Какое соотношение определяет третье условие Гаусса-Маркова?

-M(ε_i) = 0 (i= )

-Д(ε_i) = σ² (i= )

-Д(ε_i) = σ_i² (i= )

+M(ε_i ε_j) = 0 (i≠j)

Какое утверждение заложено в четвёртое условие Гаусса – Маркова?

Объясняемая переменная величина неслучайная.

Объясняемая переменная величина случайная.

Объясняющая переменная величина случайная.

+Объясняющая переменная величина неслучайная.

69.В модели парной линейной регрессии = а+bx величина дисперсии коэффициента а вычисляется по формуле:

-Д(а) = σ² /(nVar(x))

-Д(а) =  σ² /(nVar(x))

-Д(а) = ² σ² /(nVar(x))

+Д(а) =  σ² /(nVar(x))

70.В модели парной линейной регрессии = а+bx величина дисперсии коэффициента b вычисляется по формуле:

-Д(b) = ² σ² /(nVar(x))

-Д(b) =  σ² /(nVar(x))

-Д(b) = σ /(nVar(x))

+Д(b) = σ² /(nVar(x))

71.Для модели парной линейной регрессии остаточная дисперсия вычисляется по формуле:

-S² =

-S² =

-S² =

+S² =

Каким образом устраняется нелинейность регрессии по переменным?

Нелинейность регрессии по переменным невозможно устранить.

Нелинейность регрессии по переменным устраняется путем логарифмирования обеих частей уравнения.

Нелинейность регрессии по переменным устраняется путем потенцирования обеих частей уравнения.

+Нелинейность регрессии по переменным устраняется путем замены объясняющих переменных на новые.