Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют _ случайной величины
(*ответ*) законом распределения
математическим ожиданием
дисперсией
ковариацией
Вероятность того, что случайное отклонение в регрессионной модели примет заданное значение, одинакова для всех наблюдений. Сформулировано условие одинакового разброса случайной составляющей, которое выражено в _ остатков.
(*ответ*) гомоскедастичности
гетероседастичности
автокорреляции
детерминированности
Верхнее число степеней свободы F-cтатистики в случае парной регрессии равно
(*ответ*) одному
двум
нулю
трем
Всю совокупность реализаций случайной величины называют _ cовокупностью
(*ответ*) генеральной
выборочной
репрезентативной
полной
Второе условие Гаусса – Маркова заключается в том, что
(*ответ*) s2(ui) – не зависит от i
М(ui) – не зависит от i
s2(ui) = 0
s2(ui) = 1
Выберите дисперсии, которые участвуют в расчете значения критерия Фишера.
(*ответ*) остаточная
независимая
неопределенная
факторная
Выберите неверные утверждения по поводу модели .
(*ответ*) нельзя преобразовать в линейную форму
(*ответ*) Y убывает при увеличении X
нелинейная относительно параметров уравнения регрессии
нелинейная
Выборочная дисперсия зависимой переменной регрессии равна _объясненной дисперсии зависимой переменной и необъясненной дисперсии зависимой переменной
(*ответ*) сумме
разности
произведению
частному от деления
Выборочная дисперсия как оценка теоретической дисперсии имеет _смещение
(*ответ*) отрицательное
положительное
нулевое
единичное
Выборочная дисперсия остатков в наблюдениях (y - (a + bx)) называется _ дисперсией зависимой переменной
(*ответ*) необъясненной
объясненной
случайной
нормальной
Выборочная дисперсия расчетных значений величины y называется _ дисперсией зависимой переменной
(*ответ*) объясненной
необъясненной
случайной
нормальной
Выборочная корреляция является _ теоретической корреляции
(*ответ*) оценкой
средним значением
дисперсией
распределением