|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Тесноту линейной корреляционной связи между одной случайной величиной и некоторым множеством случайных величин2) доля дисперсии зависимой переменной, 3) зависимости одной случайной величины от множества других
13. Что такое критерий Дарбина – Уотсона? Статистический критерий, используемый для тестирования автокорреляции первого порядка элементов исследуемой последовательности. Наиболее часто применяется при анализе временных рядов и остатков регрессионных моделей. 2) общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t-критерия связаны с проверкой равенства средних значений в двух выборках. 3) наиболее часто употребляемый критерий для проверки гипотезы о принадлежности наблюдаемой выборки объёмом некоторому теоретическому закону распределения . 4) один из критериев принятия решений в условиях неопределённости.
14. Что такое метод моментов? Метод оценки неизвестных параметров распределений в математической статистике и эконометрике, основанный на предполагаемых свойствах моментов. 2) один из методов принятия решений в условиях неопределённости. 3) метод определения неизвестных показателей в эконометрике
15. Применим ли критерий Дарбина – Уотсона для моделей авторегрессии? 1) да Нет 3) частично
16. Что относится к недостаткам критерия Дарбина – Уотсона? 1) применим к моделям авторегрессии, а также к моделям с гетероскедастичностью условной дисперсии и GARCH-моделям 2) способен выявлять автокорреляцию второго и более высоких порядков Даёт достоверные результаты только для больших выборок 4) подходит для моделей без свободного члена
17. Что требуется для того, чтобы выбрать устойчивую модель с высокой предсказательной способностью? Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.) |