|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называетсяошибками прогноза гетероскедастичностью автокорреляцией ошибками спецификации
О
Оценки параметров регрессии (свойства оценок МНК) должны быть: несмещенными состоятельными гетероскедатичными эффективными
П
По 39 точкам оценена следующая формула производственной функции, в которой отдельно рассмотрены две составляющие затрат основного капитала: K1 - здания и сооружения, и K2 - машины и оборудование; а также две составляющие затрат труда: L1 - затраты квалифицированного труда, и L2 - затраты неквалифицированного труда; Y – выпуск: ln(Y)=‑4,3 + 0,35ln(K1) + 0,26ln(K2) + 0,63ln(L1) + 0,58ln(L2) (1,4) (0,03) (0,05) (0,41) (0,38); R2 =0,92; DW=1,74 (в скобках приведены стандартные ошибки коэффициентов). Какой из выводов и дальнейших шагов представляется Вам верным? Имеет место мультиколлинеарность, поэтому нужно объединить факторы K1 и K2 Имеет место мультиколлинеарность, поэтому нужно объединить факторы L1 и L2 Нужно исключить фактор L ( переменные L1 и L2), т.к. он оказался незначимым Отклонения ei автокоррелированы, нужно изменить формулу зависимости Формула зависимости приемлема по всем приведенным параметрам, и изменения не нужны По аналитическому выражению различают связи: Криволинейные линейные обратные парные
По данным с 1990 по 1998 гг. построено уравнение регрессии Значения фактора xt можно спрогнозировать по трендовой модели xt=1+0,2t. Рассчитайте точечный прогноз результирующего показателя yt в 2000 г. 106,4 102,8 102,44 Ни один из ответов не верен
Под частной корреляцией понимается: зависимость результативного признака и двух и более факторных признаков, включенных в исследование зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными) зависимость между качественными признаками При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между признаками Y и X можно считать тесной (сильной): -0,111 -0,975 0,421 0,657 Применим ли метод наименьших квадратов для расчёта параметров нелинейных моделей? да к определенному классу моделей применим после специального приведения к линейному виду нет Применим ли метод наименьших квадратов для расчёта параметров показательной зависимости? нет да применим после её приведения к линейному виду путём логарифмирования в зависимости от исходных данных 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.) |