Задание № 17. МНК для оценки параметров уравнений регрессии дает хорошие результаты

Вопрос:

МНК для оценки параметров уравнений регрессии дает хорошие результаты

Выберите один из 4 вариантов ответа:

1) всегда.

2) при большом количестве наблюдений.

+3) при выполнении определенных предпосылок.

4) при небольшом количестве наблюдений.

Задание № 18

Вопрос:

Для успешного применения МНК необходимо, чтобы математическое ожидание случайного отклонения e_i равнялось нулю. Это означает, что

Выберите один из 4 вариантов ответа:

1) случайное отклонение в среднем не оказывает существенного влияния на зависимую переменную.

2) случайное отклонение оказывает на зависимую переменную сильное влияние.

+3) равны математические ожидания случайного отклонения для каждого наблюдения.

4) случайное отклонение в среднем равно 1.

Задание № 19

Вопрос:

Предпосылкой применения МНК является

Выберите один из 4 вариантов ответа:

1) равенство нулю дисперсии случайных отклонений e_t.

2) положительный знак дисперсии случайных отклонений e_t.

+3) постоянство дисперсии случайных отклонений e_t.

4) отрицательный знак дисперсии случайных отклонений e_t.

Задание № 20

Вопрос:

Из теоремы Гаусса-Маркова следует, что оценки являются

Выберите несколько из 4 вариантов ответа:

+1) несмещенными.

+2) эффективными.

+3) состоятельными.

4) качественными.

Задание № 21

Вопрос:

При увеличении объема выборки становятся маловероятным значительные ошибки при оценивании параметров регрессии. Это означает, что используются … оценки.

Выберите один из 4 вариантов ответа:

+1) состоятельные.

2) несмещенные.

3) эффективные.

4) асимптотически эффективные.