Оценивать значимость факторов и их взаимодействия

Математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных.

2) реграссионный метод для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным.

3) аналитический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных.

4) Линейный метод для оценки и решения различных задач.

2.Какое смысловое содержание заложено в название МНК?

1) Произведение квадратов значений фактической ошибки модели должна быть минимальной.

2) разность квадратов значений фактической ошибки модели должна быть минимальной.

3) частное квадратов значений фактической ошибки модели должна быть минимальной.

Сумма квадратов значений фактической ошибки модели должна быть минимальной.

3.Какой вид имеет векторно-матричная форма записи линейной эконометрической модели?

1) у=Х×a+e

2) y_t=a ₀+ a ₁ х _{1 t} +...+ a_nх_nt + e_t.

3) Cov(e)= s_e ²× Е.

4. Использование метода наименьших квадратов позволяет получить не эффективные оценки параметров линейной эконометрической модели при следующем положении:

1) Математическое ожидание значений ошибки модели для всех моментов времени t равно нулю, т. е. для t =1,2,..., Т

2) Значение дисперсии ошибки является постоянной величиной для всех моментов t =1,2,..., Т

3) Значения ошибки, взятые в различные моменты времени, независимы между собой, т. е. ковариация ошибок e_t, e_t+s, где s =1,2,... равна 0.

4) Аналитическое ожидание значений ошибки модели для некоторых моментов времени t равно нулю, т. е. для t =1,2,..., Т

Матрица с детерминированными компонентами

2) положительно определенная матрица

3) ковариационная матрица

6. Как может быть определена безусловная оценка вектора параметров модели?

1) математическое ожидание условных оценок по всем возможным вариантам матрицы Х.

2) эффективное ожидание условных оценок по всем возможным вариантам матрицы Х.

3) математическое ожидание условных оценок по некоторым возможным вариантам матрицы Х.

7. Какие переменные относятся к исходной информации?

1) наблюдаемые (измеренные)

Зависимые и независимые

3) зависимые

4) независимые

8. Критерий Фишера применяется для проверки?

Равенства дисперсий двух выборок

2) равенства дисперсий одной выборки

3) равенства дисперсий трех выборок

4) равенства дисперсий четырех выборок

9. К какому критерию относят Критерий Фишера?

Рассеяния

2) нормированию

3) моделирования

10. Что позволяет критерий Фишера в регрессионном анализе?

Оценивать значимость линейных регрессионных моделей.

2) оценивать значимость факторов и их взаимодействия.

3) оценивать значимость дисперсии

4) оценивать значимость нормальности выборок данных

11. Что позволяет критерий Фишера в дисперсионном анализе?

1) оценивать значимость линейных регрессионных моделей.

оценивать значимость факторов и их взаимодействия.

3) оценивать значимость дисперсии

4) оценивать значимость нормальности выборок данных

12. Что характеризует множественный коэффициент корреляции?

Поиск по сайту: