Гетероскедастичность подразумевает _ от значения фактора
(*ответ*) зависимость дисперсии остатков
постоянство дисперсии остатков независимо
зависимость математического ожидания остатков
независимость математического ожидания остатков
Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значения приравниваются к
(*ответ*) нулю и соответствующий фактор не включается в модель
единице и не влияет на результат
нулю и соответствующий фактор включается в модель
табличному значению и соответствующий фактор не включается в модель
Если расчетное значение критерия Фишера меньше табличного значения, то гипотеза о статистической незначимости уравнения
(*ответ*) принимается
незначима
отвергается
несущественна
Значение коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9 следовательно
(*ответ*) линейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная
линейная связь между временными рядами двух экономических показателей тесная
линейная связь между последующим и предыдущим уровнями не тесная
нелинейная связь между последующим и предыдущим уровнями тесная
Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно
(*ответ*) уравнение регрессии объяснено 90% дисперсии результативного признака
уравнение регрессии объяснено 10% дисперсии результативного признака
доля дисперсии факторного признака, объясненная регрессией, в общей дисперсии факторного признака составила 0,9
доля дисперсии результативного признака, объясненная регрессией, в общей дисперсии результативного признака составила 0,1
Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при
(*ответ*) достаточно тесной связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
отсутствии связи с результатом имеет наименьшую связь с другими факторами
отсутствии связи с результатом имеет максимальную связь с другими факторами
достаточно тесной связи с результатом имеет наибольшую связь с другими факторами
Исследуется зависимость, которая характеризуется линейным уравнением множественной регрессии. Для уравнения рассчитано значение тесноты связи результативной переменной с набором факторов. В качестве этого показателя был использован множественный коэффициент
(*ответ*) корреляции
детерминации
регрессии
эластичности
Исходные значения фиктивных переменных предполагают значения
(*ответ*) качественные
значения
одинаковые
количественно измеримые
Матрица парных коэффициентов корреляции строится для выявления коллинеарных и мультиколлинеарных
(*ответ*) существенных факторов
случайных факторов
параметров
результатов
Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется _ методом наименьших квадратов
(*ответ*) обобщенным
минимальным
косвенным
обычным
Методом присвоения числовых значений фиктивным переменным не является
(*ответ*) нахождения среднего значения
ранжирование
присвоение цифровых меток
присвоение количественных значений
Мультиколлинеарность факторов эконометрической модели подразумевает
(*ответ*) наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами
наличие нелинейной зависимости между двумя факторами
отсутствие зависимости между факторами
наличие линейной зависимости между двумя факторами