При применении метода наименьших квадратов исследуются свойства оценок
(*ответ*) параметров уравнения регрессии
переменных и параметров уравнения регрессии
переменных уравнения регрессии
случайных величин уравнения регрессии
При расчете значения коэффициента детерминации используется отношение
(*ответ*) дисперсий
параметров уравнения регрессии
остаточных величин
математических ожиданий
При хорошем качестве модели допустимым значением средней ошибки аппроксимации является _%
(*ответ*) 5-7
20-25
90-95
50
Простая линейная регрессия предполагает наличие
(*ответ*) одного фактора и линейность уравнения регрессии
двух и более факторов и линейность уравнения регрессии
одного фактора и нелинейность уравнения регрессии
двух и более факторов и нелинейность уравнения регрессии
Расчет значения коэффициента детерминации не позволяет оценить
(*ответ*) существенность коэффициента регрессии
долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака
качество подбора уравнения регрессии
долю факторной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака
Расчет средней ошибки аппроксимации для нелинейных уравнений регрессии связан с расчетом разности между _ переменной
(*ответ*) фактическим и теоретическим значениями результативной
прогнозным и теоретическим значениями независимой
прогнозным и теоретическим значениями результативной
фактическим и теоретическим значениями независимой
Расчетное значение критерия Фишера определяется как отношение
(*ответ*) дисперсий
случайных величин
математических ожиданий
результата к фактору
Результатом линеаризации полиномиальных уравнений является _ регрессии
(*ответ*) линейные уравнения множественной
нелинейные уравнения множественной
линейные уравнения парной
нелинейные уравнения парной
Свойствами оценок МНК являются: эффективность, а также
(*ответ*) состоятельность и несмещенность
состоятельность и смещенность
несостоятельность и несмещенность
несостоятельность и смещенность
Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании
(*ответ*) таблицы исходных данных
отклонений фактических значений объясняющей переменной от ее теоретических значений
предсказанных значений результативного признака
отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
Смысл расчета средней ошибки аппроксимации состоит в определении среднего арифметического значения
(*ответ*) отклонений, выраженных в процентах от фактических значений результативного признака
отклонений, выраженных в процентах от фактических значений независимой переменной
теоретических значений результативного признака, выраженных в процентах от его фактических значений признака
теоретических значений результативного признака, выраженных в процентах от его фактических значений
Совокупность значений критерия, при которых принимается нулевая гипотеза, называется областью _ гипотезы
(*ответ*) принятия
отрицания
допустимых значений
нулевых значений