2015-05-18
1359
1. случайное отклонение должно иметь постоянное математическое ожидание, отличное от нуля
2. регрессионная модель является нелинейной относительно параметров
3. дисперсия случайного возмущения постоянна для всех наблюдений
4. случайное отклонение представляет собой линейную функцию от факторных переменных
5. неслучайное отклонение представляет собой линейную функцию от факторных переменных
79.График зависимости остатков et от времени t свидетельствует о наличии…
1. мультиколлинеарности данных
2. автокорреляции остатков
3. нелинейной связи между объясняющими переменными
4. отсутствии корреляции в остатках
5. наличие детерминации
80.Автокорреляцию в остатках модели линейной регрессии можно обнаружить с помощью критерия …
1. Гольдфельда–Квандта
2. Дарбина-Уотсона
3. Спирмена
4. Фишера
5. Стьюдента
81.В случае нормального распределения остатков линейной регрессионной модели 
проверка статистической значимости каждого параметра возможна с помощью …
1. Энгеля–Грангера
2. Дарбина–Уотсона
3. критерия Стьюдента
4. критерия Фишера
5. Гольдфельда–Квандта
