АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Какое предположение о матрице факторов Х не является предпосылкой классической линейной регрессионной модели

Читайте также:
  1. I,2: ПАТАНДЖАЛИ И ТЕКСТЫ КЛАССИЧЕСКОЙ ЙОГИ
  2. I. Первым (и главным) принципом оказания первой помощи при ранениях нижней конечности является остановка кровотечения любым доступным на данный момент способом.
  3. I. Точка зрения классической теории.
  4. II. Элементы линейной и векторной алгебры.
  5. Who is here? Кто здесь? Местоимение who стоит в именительном падеже и является подлежащим.
  6. А что же тогда является успехом? Это присутствие высокого качества в том, что вы делаете, даже в самых простых действиях.
  7. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
  8. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели (сущность этапов проверки, расчетные формулы, формулировка вывода).
  9. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
  10. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
  11. Алгоритм проверки значимости регрессоров во множественной регрессионной модели: выдвигаемая статистическая гипотеза, процедура ее проверки, формулы для расчета статистики.
  12. Анализ влияния внутренних факторов на процесс опознания

матрица факторов Х – невырожденная (независимые переменные не коррелируют друг с другом

длина исходного ряда данных больше, чем количество факторов (достаточное число степеней свободы)

независимые переменные экзогенны

матрица факторов Х содержит все важнейшие факторы, определяющие изменения зависимой переменной

все предположения являются предпосылками классической регрессионной модели.

 

Какое предположение о результирующем показателе является предпосылкой классической регрессионной модели:

результирующий показатель измеряется в порядковой шкале

результирующий показатель измеряется в номинальной шкале

результирующий показатель измеряется в дихотомической (бинарной) шкале

результирующий показатель является количественным, причем на него не накладываются особые ограничения

ни одно из предположений не является предпосылкой классической регрессионной модели

 

Какой коэффициент определяет среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%:

коэффициент регрессии

коэффициент детерминации

коэффициент корреляции

коэффициент эластичности

 

Какой коэффициент указывает в среднем процент изменения результативного показателя Y при увеличении аргумента х на 1%:

коэффициент эластичности

коэффициент детерминации

коэффициент регрессии

бета-коэффициент

 

Какой критерий используют для оценки значимости коэффициента корреляции:

F-критерий Фишера

критерий Пирсона

t-критерий Стьюдента

d-критерий Дарбина—Уотсона

 

Какой критерий используют для оценки значимости урав­нения регрессии:

критерий Пирсона

F- критерий Фишера

t -критерий Стьюдента

d -критерий Дарбина—Уотсона

 

Какую модель следует выбрать, если есть основания считать, что в изучаемом периоде коэффициент абсолютного прироста не изменяется?

показательную

степенную

линейную

экспоненциальную

 

Какую модель следует выбрать, если есть основания считать, что в изучаемом периоде коэффициент эластичности не изменяется?

степенную

линейную

показательную

экспоненциальную

 

Какую модель следует выбрать, если есть основания считать, что в изучаемом периоде цепные коэффициенты роста не изменяются?

экспоненциальную

линейную

показательную

степенную

 

Квадрат какого коэффициента в парной регрессии указывает долю дисперсии одной случайной величины, обусловленную вариацией другой

коэффициент детерминации

частный коэффициент корреляции

парный коэффициент корреляции

множественный коэффициент корреляции

 

Количество структурных и приведенных коэффициентов одинаково в модели:

идентифицируемой

сверхидентифицируемой

неидентифицируемой

рекурсивной

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)