Ознакомьтесь с таблицей и установите соответствие между обозначением переменной и ее названием в модели парной линейной регрессии у = а + bx + u
y < зависимая переменная
x < объясняющая переменная
u < случайный член
Ознакомьтесь с таблицей и установите соответствие между переменными и их определением
лишняя < объясняющая переменная, включенная в модель множественной регрессии, в то время как по экономическим причинам ее присутствие в модели не нужно
отсутствующая < необходимая по экономическим причинам объясняющая переменная, отсутствующая в модели
фиктивная < объясняющая переменная, принимающая в каждом наблюдении только два значения: 1 - “да” или 0 -“нет”
замещающая < объясняющая переменная, используемая в регрессии вместо трудноизмеримой, по важной переменной
Ознакомьтесь с таблицей и установите соответствия между свойствами оценок и их признаками
несмещенная оценка < математическое ожидание оценки совпадает с численным значением параметра
эффективная оценка < оценка имеет наименьшую дисперсию их всех оценок
состоятельная оценка < смещение и дисперсия стремятся к 0 при увеличении объема выборки
Основанный на медиане критерий серий позволяет
(*ответ*) выявить неслучайную составляющую
определить выборочное среднее
определить успешность прогноза
найти доверительный интервал предсказания
Остатки значений log y _остатков значений y
(*ответ*) значительно меньше
значительно больше
несколько меньше
несколько больше
Остаток в наблюдении для уравнения регрессии у=4+2х и наблюденных данных х=4, у=14 равен
(*ответ*) 2
6
1
12
Отличие одностороннего теста от двустороннего заключается в том, что он имеет только
(*ответ*) одно критическое значение
один параметр
одну оценку
одно распределение
Отношение относительного изменения y к величине _ характеризует эластичность y по x
(*ответ*) относительного изменения x
абсолютного изменения х
абсолютного изменения у
относительного изменения параметра
Отношение числа исходов, благоприятствующих данному событию, к общему числу равновероятных исходов называется _этого события
(*ответ*) вероятностью
математическим ожиданием
дисперсией
случайностью
Оценка параметра находится _доверительного интервала
(*ответ*) в центре
на границе
вне
внутри
Оценка параметров в лаговой структуре Койка делается
(*ответ*) решетчатым методом
методом наименьших квадратов
методом максимального правдоподобия
взвешенным методом
Оценки коэффициентов регрессии при автокорреляции становятся
(*ответ*) неэффективными
смещенными
равными нулю
неопределенными