Сверхидентифицируемая

Модуль 1

А ддитивная модель ряда динамики представляет собой:

В модели множественной линейной регрессии высокая корреляция между двумя объясняющими переменными приводит к: невозможности определения изолированного влияния регрессоров на зависимую переменную и однозначной их интерпретации

В еличина, рассчитанная по формуле является оценкой парного коэффициента корреляции

В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции от 0 до 1

В каких пределах изменяется коэффициент детерминации от 0 до 1

В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции: 0 < < 1

В каких пределах изменяется множественный коэффициент детерминации?

0 < <1

В правой части структурной формы взаимозависимой системы могут стоять Любые экзогенные и эндогенные переменные

В правой части приведенной формы взаимозависимой системы могут стоять Эндогенные лаговые и экзогенные переменные (как лаговые, так и нелаговые)

В правой части структурной формы взаимозависимой системы не могут стоять Все ответы не верны

В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений не могут стоять Эндогенные переменные

В регрессионном анализе x_j рассматриваются как неслучайные величины

В уравнении линейной парной регрессии параметр b, означает: на какую величину в среднем изменится результативный признак у, если переменную х увеличить на единицу измерения

В формуле число b это коэффициент регрессии

В формуле число m это число независимых переменных модели

В хорошо подобранной модели остатки должны (выберите необходимые пункты) иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией, не коррелировать друг с другом

В ерификация модели — это: проверка истинности, адекватности модели

В ыберите аналогпонятия «независимая переменная»: фактор, экзогенная переменная регрессор.

В ыберите аналог понятия «эндогенная переменная»: результат, зависимая переменная, определяемая внутри системы

В ыборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине не превосходит единицы

Д ля оценки структурных коэффициентов целесообразно использовать Двухшаговый метод наименьших квадратов Косвенный метод наименьших квадратов

Д ля вычисления прогноза значения эндогенной переменной в рамках модели множественной регрессии нужно знать значения экзогенных переменных

Е сли коэффициент уравнения регрессии (a_k) статистически значим, то a_k ¹ 0

Е сли коэффициент уравнения регрессии (a_k) статистически значим, то a _k ¹ 0

Е сли коэффициент корреляции положителен, то в парной линейной модели с ростом х увеличивается у

Е сли коэффициент корреляции отрицателен, то в парной линейной модели с ростом х уменьшается у

Е сли парный коэффициент корреляции между признаками и X равен «-1», то это означает: наличие обратной функциональной связи

Е сли парный коэффициент корреляции между признаками Y и X принимает значение 0,675, то коэффициент детерминации равен: 45,6

Е сли структурные коэффициенты модели выражены через приведенные коэффициенты и имеют более одного числового значения, то такая модель:

сверхидентифицируемая

З ависимость между коэффициентами множественной детерминации (D) и корреляции (R) описывается следующей формулой: R=Ö D

З начимость линейного коэффициента корреляции проверяется с помощью

Поиск по сайту: