LN(Y)=A0+A1*LN(X1)+LN(E)
Какая модель является полулогарифмической?
Y=A0+A1*LN(X1)+E
Какая модель является обратной?
Y=A0+A1/X1+e
Какой метод является самым распространенным при оценке параметров регрессионной модели?
МНК
К классическим модельным предположениям МНК не относится
Наличие корреляции случайных переменных
Коэффициент детерминации это-
Это коэффициент значимости параметров модели
Какой вывод можно сделать, если в модели Рамсея расчетное значение критерия Фишера меньше критического?
Модель плохо классифицирована
Какой вывод можно сделать, если наблюдаемое значение статистики Дарбина – Вотсона находится между нижней и верхней границей критических значений?
Объём выработки недостаточен для принятия решения
К методам обнаружения автокорреляции не относится
МНК
Н а чем основаны методы устранения автокорреляции
+На применении оператора декорреляции
Нелинейные модели допускают их сведение к линейным путем процесса
|
|
Линиализации
О т чего не зависят табличные значения статистики Дарбина-Уотсона?
+От дисперсии экзогенных переменных
Остатки модели должны иметь следующее распределение
Нормальное
Основная задача регрессионного анализа - это
Нахождение случайной переменной и оценивание её параметров
Опасность наличия пропущенных переменных заключается в
Смещении оценок параметров при включении в модель переменных
Опасность наличия избыточных переменных заключается в
Смещении оценок параметров при включенных переменных
Оценки параметров модели множественной регрессии строятся с помощью критерия
Критерия Фишера
Основная задача эконометрики состоит в
Состоит в проверке обоснованности и адекватности модели
При каком значении статистика Дарбина – Вотсона делают вывод о наличии положительной автокорреляции в модели?
DW=0
При обнаружении точной или стахостической линейной взаимосвязи двух или нескольких экзогенных переменных говорят о проблеме
Мультиколлениарности
При нарушении гипотезы о равнозначности измерения эндогенной переменной в различные моменты наблюдения возникает проблема
Гетероскедастичности
Применительно к парной регрессии какое из утверждений неверное?
Если коэффициент детерминации больше единицы, то все точки лежат ниже прямой регрессии
При проверке гипотезы о статистической значимости параметров модели используется
Распределение Стьюдента
При построении доверительного интервала для параметров модели используется
Распределение Стьюдента