Эксперимент по методу Монте-Карло – искусственный, контролируемый эксперимент, проводимый для проверки и сравнения эффективности различных
(*ответ*) статистических методов
экспериментальных данных
детерминированных моделей
аналитических зависимостей
Эластичность y по x рассчитывается как отношение относительного изменения y к величине
(*ответ*) относительного изменения x
абсолютного изменения х
абсолютного изменения у
относительного изменения параметра
Эластичность спроса по доходу для функции спроса в зависимости от дохода у = 0.5 х0.6 равна _ (ответ дать цифрой, разделитель – запятая на русской раскладке)
(*ответ*) 0,6
Этап параметризации модели включает в себя…
(*ответ*) оценку параметров модели
проверку качества параметров модели
проверку качества уравнения в целом
прогноз экономических показателей
Эффективная оценка – несмещенная оценка, имеющая _ среди всех несмещенных оценок
(*ответ*) наименьшую дисперсию
наибольшую дисперсию
наибольшую точность
наименьшую вероятность
Автокорреляция первого порядка - ситуация, когда случайный член uк коррелирует с
(*ответ*) Uк-1
Четными случайными
Uк-1 , Uк-2
Предыдущими к-1 членами
Автокорреляция представляет тем большую проблему, чем
(*ответ*) меньше интервал между наблюдениями
больше число наблюдений
меньше число наблюдений
больше интервал между наблюдениями
Авторегрессионная схема называется схемой первого порядка, если описываемое _равно 1
(*ответ*) максимальное запаздывание
число свободных параметров
число независимых переменных
минимальное запаздывание
Близко к линии регрессии находится наблюдение, для которого теоретическое распределение случайного члена имеет
(*ответ*) малое стандартное отклонение
смещенное среднее значение
нулевое среднее значение
большое стандартное отклонение
В авторегрессионной схеме первого порядка uкн = рuк + ek предполагается, что значение ek в каждом наблюдении
(*ответ*) не зависит от его значений во всех других наблюдениях
зависит от его значения в первом наблюдении
зависит от его значения в предыдущем наблюдении
зависит от его значений во всех других наблюдениях
В авторегрессионной схеме первого порядка зависимость между последовательными случайными членами описывается формулой uk+1 = _, где ρ - константа, e k+1 - новый случайный член
(*ответ*) ρuk + e k+1
ρ e k+1
uk + ρ e k+1
ρuk-1 + e k+1
В множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет _ регрессией
(*ответ*) долю дисперсии y, объясненную
долю дисперсии x, необъясненную
долю дисперсии y, необъясненную
долю дисперсии x, объясненную
В модели множественной регрессии всегда желательно присутствие хотя бы одной _ переменной для того, чтобы обеспечить надлежащий уровень достоверности оценок
(*ответ*) нефиктивной
лишней
объясняющей
фиктивной