Возможные экономические причины гетероскедастичности рост дисперсии случайного члена с ростом переменных х и у во времени
Вопрос посетителя
В случае, когда независимые переменные имеют ярко выраженный временной тренд, они оказываются
(*ответ*) тесно коррелированными
независимыми
дискретными
малозначимыми
В уравнении линейной регрессии коэффициент наклона показывает, _ изменяется y при увеличении x на одну единицу
(*ответ*) на сколько единиц
во сколько раз
на сколько процентов
с каким темпом
В уравнении парной линейной регрессии регрессором называется
(*ответ*) объясняющая переменная
зависимая переменная
случайный член
первый параметр
В уравнении регрессии оценивание каждого параметра поглощает _ свободы в выборке
(*ответ*) одну степень
две степени
ноль степеней
три степени
В уравнении регрессии у=3х — 2 прогнозное значение зависимой переменной, если объясняющая переменная равна 4, — это
(*ответ*) 10
12
2
0
В экономике отрицательная автокорреляция встречается _ положительная
(*ответ*) гораздо реже, чем
гораздо чаще, чем
также редко, как
также часто, как
В эталонной категории, как правило,
(*ответ*) все фиктивные переменные равны 0
только одна из фиктивных переменных равна 0
все фиктивные переменные равны 1
только одна из фиктивных переменных равна 1
Величина коэффициента детерминации равна _ выборочной корреляции между y и a + bx
(*ответ*) квадрату
корню из
кубу
минимуму
Величины дисперсии оценок а и b _ дисперсии остаточного члена s2 (u)
(*ответ*) прямо пропорциональны
обратно пропорциональны
равны
не зависят от
Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют _ случайной величины
(*ответ*) законом распределения
математическим ожиданием
дисперсией
ковариацией
Весовые коэффициенты в методе скользящего среднего
(*ответ*) всегда больше нуля
могут принимать любые значения
всегда отрицательные
знакопеременные
Возможные экономические причины гетероскедастичности
(*ответ*) рост дисперсии случайного члена с ростом переменных х и у во времени
(*ответ*) ошибки измерения, влияя на случайный член, сравнительно малы при малых y и x и сравнительно велики при больших Y и X
неизменность дисперсии оценок параметров регрессии
несмещенность оценок регрессии
Ответ эксперта
В случае, когда независимые переменные имеют ярко выраженный временной тренд, они оказываются
(*ответ*) тесно коррелированными
независимыми
дискретными
малозначимыми
В уравнении линейной регрессии коэффициент наклона показывает, _ изменяется y при увеличении x на одну единицу
(*ответ*) на сколько единиц
во сколько раз
на сколько процентов
с каким темпом
В уравнении парной линейной регрессии регрессором называется
(*ответ*) объясняющая переменная
зависимая переменная
случайный член
первый параметр
В уравнении регрессии оценивание каждого параметра поглощает _ свободы в выборке
(*ответ*) одну степень
две степени
ноль степеней
три степени
В уравнении регрессии у=3х — 2 прогнозное значение зависимой переменной, если объясняющая переменная равна 4, — это
(*ответ*) 10
12
2
0
В экономике отрицательная автокорреляция встречается _ положительная
(*ответ*) гораздо реже, чем
гораздо чаще, чем
также редко, как
также часто, как
В эталонной категории, как правило,
(*ответ*) все фиктивные переменные равны 0
только одна из фиктивных переменных равна 0
все фиктивные переменные равны 1
только одна из фиктивных переменных равна 1
Величина коэффициента детерминации равна _ выборочной корреляции между y и a + bx
(*ответ*) квадрату
корню из
кубу
минимуму
Величины дисперсии оценок а и b _ дисперсии остаточного члена s2 (u)
(*ответ*) прямо пропорциональны
обратно пропорциональны
равны
не зависят от
Вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения, называют _ случайной величины
(*ответ*) законом распределения
математическим ожиданием
дисперсией
ковариацией
Весовые коэффициенты в методе скользящего среднего
(*ответ*) всегда больше нуля
могут принимать любые значения
всегда отрицательные
знакопеременные
Возможные экономические причины гетероскедастичности
(*ответ*) рост дисперсии случайного члена с ростом переменных х и у во времени
(*ответ*) ошибки измерения, влияя на случайный член, сравнительно малы при малых y и x и сравнительно велики при больших Y и X
неизменность дисперсии оценок параметров регрессии
несмещенность оценок регрессии
