Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки
(*ответ*) гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии
автокорреляции между независимыми переменными
точности определения коэффициента множественной корреляции
параметров нелинейного уравнения регрессии
Обобщенный метод наименьших квадратов не используется для моделей с _ остатками
(*ответ*) гомоскедастичными
автокоррелированными
автокоррелированными и гетероскедастичными
гетероскедастичными
Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК
(*ответ*) преобразуются исходные уровни переменных
уменьшается количество наблюдений
остатки приравниваются к нулю
остатки не изменяются
Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает
(*ответ*) преобразование переменных
двухэтапное применение метода наименьших квадратов
линеаризацию уравнения регрессии
переход от множественной регрессии к парной
Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае
(*ответ*) автокорреляции остатков
автокорреляции результативного признака
гомоскедастичных остатков
нормально распределенных остатков
Общая дисперсия служит для оценки влияния
(*ответ*) как учтенных факторов, так и случайных воздействий
случайных воздействий
величины постоянной составляющей в уравнении
учтенных явно в модели факторов
Объем выборки определяется
(*ответ*) числом параметров при независимых переменных
числом результативных переменных
объемом генеральной совокупности
числовыми значением переменных, отбираемых в выборку
Одним из методов присвоения числовых значений фиктивным переменным является
(*ответ*) ранжирование
нахождение среднего значения
выравнивание числовых значений по убыванию
выравнивание числовых значений по возрастанию
Основным требованием к факторам, включаемым в модель множественной регрессии, является
(*ответ*) отсутствие линейной взаимосвязи между факторами
отсутствие взаимосвязи между факторами
отсутствие взаимосвязи между результатом и фактором
наличие тесной взаимосвязи между факторами
Остаточная дисперсия служит для оценки влияния
(*ответ*) случайных воздействий
как учтенных факторов, так и случайных воздействий
учтенных явно в модели факторов
величины постоянной составляющей в уравнении
Отбор факторов в модель множественной регрессии при помощи метода включения основан на сравнении значений
(*ответ*) остаточной дисперсии до и после включения фактора модель
дисперсии до и после включения результата в модель
остаточной дисперсии до и после включения случайных факторов в модель
общей дисперсии до и после включения фактора в модель
Относительно количества факторов, включенных в уравнение регрессии, различают
(*ответ*) простую и множественную регрессию
линейную и нелинейную регрессии
множественную и многофакторную регрессию
непосредственную и косвенную регрессии