O остаточные величины имеют случайный характер

o при увеличении моделируемых значений результативного признака значение остатка увеличивается

o при уменьшении моделируемых значений результативного признака значение остатка уменьшается

o остаточные величины имеют неслучайный характер

169. Причинами нарушения предпосылок МНК могут являться …

170. Традиционный метод наименьших квадратов применяется для оценки параметров ...

171. Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной :

  1. Эмпирический коэффициент b регрессии y=a+bx+ε является несмещённой оценкой теоретического коэффициента β регрессии y=α+βx+ε при условии, что …

o дисперсия оценки b является наименьшей среди всех возможных дисперсий несмещённых оценок параметра β

o математическое ожидание оценки b равно 0

o математическое ожидание оценки b равно оцениваемому параметру β

o дисперсия оценки b равна 0

Тема: Обобщённый метод наименьших квадратов

173. Для использования обобщённого МНК необходимо знать …

o автокорреляционную функцию

o коэффициент детерминации

o автоковариационную матрицу случайных возмущений

o значение критерия Фишера

174. Для регрессионной модели Yi=b0+b1X1i+b2X2i+…+bmXmi+εi, i=1…n, с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является ...

  1. К методам устранения автокорреляции остатков не относятся:

176. Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется … методом наименьших квадратов

177. Множественная линейная регрессионная модель, в которой не выполняются условия гомоскедастичности и (или) имеет место автокорреляция остатков, называется ______ регрессионной моделью.

178. На основании преобразования переменных при помощи обобщённого метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой …

179. Обобщённый МНК для регрессионной модели с гетероскедастичностью, когда известны диагональные элементы автоковариационной матрицы случайных возмущений, называется ____________ методом наименьших квадратов.

o косвенным

o взвешенным

o доступным обобщённым

o двухшаговым

180. Обобщённый МНК используется для линейных уравнений регрессии с ________ остатками.

  1. Обобщённый МНК может использоваться для корректировки _______ остатков.
  2. Обобщённый МНК может применяться в случае нарушения предпосылки МНК о(об) _______ остатков.

183. Обобщённый МНК рекомендуется применять в случае …

184. Обобщённый МНК отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК …

185. После применения обобщённого МНК удаётся избежать ______ остатков

186. Проявление гетероскедастичности в остатках удаётся устранить при помощи метода обобщённого метода наименьших квадратов путём …

  1. Теоретическое распределение случайной составляющей регрессионной модели является различным для разных наблюдений в выборке. Тогда имеет место неодинаковый разброс случайных составляющих или __________ остатков.

o гомоскедастичность

o детерминированность

o гетероскедастичность

o автокорреляция

  1. Что преобразуется при применении обобщённого МНК?

o коэффициент корреляции

o дисперсия результативного признака

o дисперсия факторного признака

o исходные уровни переменных

Тема: Оценка качества подбора уравнения

  1. G2(Y)=σ2(Y)+δ2(Y), где G2(Y) – общая дисперсия зависимой переменной, σ2(Y) – дисперсия, объяснённая построенным уравнением регрессии, δ2(Y) – дисперсия, не объяснённая построенным уравнением регрессии. Сформулированное утверждение является ...

190. В качестве показателя тесноты связи для линейного уравнения парной регрессии используется


3052795955630972.html
3052829800890663.html
    PR.RU™