Для регрессии второго порядка y= 12+7×1-3×2 отклонение от регрессии наблюдения (х1=2, х2=1, y=20) равно е=3 е=20 е=0
Вопрос посетителя
В модели множественной регрессии за изменение _ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных
(*ответ*) одной зависимой переменной
нескольких случайных членов
двух случайных членов
двух зависимых переменных
В функции Кобба — Дугласа вида log Y = a + b1 log k +b2 log l (k — индекс затрат капитала, l — индекс затрат труда) роль замещающей переменной для показателя технического прогресса играет
(*ответ*) log k
a
log Y
log l
В экономике отрицательная автокорреляция встречается _ положительная
(*ответ*) гораздо реже, чем
также часто как
также редко как
гораздо чаще, чем
Второе условие Гаусса — Маркова предполагает, что дисперсия случайного члена _ в каждом наблюдении
(*ответ*) постоянна
не равна 0
равна 0
переменна
Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии _наблюдений
(*ответ*) зависит от номера
зависит от времени проведения
зависит от числа
одинакова для всех
Гетероскедастичность приводит к _ оценок параметров регрессии по МНК
(*ответ*) неэффективности
усложнению вычисления
уменьшению дисперсии
смещенности
Для линеаризации функции Кобба — Дугласа необходимо предварительно обе части уравнения
(*ответ*) разделить на L
умножить на K
разделить на K*L
умножить на L
Для линейного регрессионного анализа требуется линейность
(*ответ*) только по параметрам
или по переменным, или по параметрам
по переменным и параметрам
только по переменным
Для отношения RSS2/RSS1 в рамках теста Голдфелда — Квандта проводят тест
(*ответ*) Фишера
Глейзера
Спирмена
Стьюдента
Для производственного процесса, описываемого функцией Кобба-Дугласа, увеличение капитала (К) и труда (i) в 4 раза приводит к увеличению объема выпуска (у):
(*ответ*) в 4 раза
на 16
в 16 раз
в 2 раза
Для регрессии второго порядка y= 12+7×1-3×2 отклонение от регрессии наблюдения (х1=2, х2=1, y=20) равно
(*ответ*) е=3
е=20
е=0
е=23
Ответ эксперта
В модели множественной регрессии за изменение _ регрессии отвечает несколько объясняющих переменных
(*ответ*) одной зависимой переменной
нескольких случайных членов
двух случайных членов
двух зависимых переменных
В функции Кобба — Дугласа вида log Y = a + b1 log k +b2 log l (k — индекс затрат капитала, l — индекс затрат труда) роль замещающей переменной для показателя технического прогресса играет
(*ответ*) log k
a
log Y
log l
В экономике отрицательная автокорреляция встречается _ положительная
(*ответ*) гораздо реже, чем
также часто как
также редко как
гораздо чаще, чем
Второе условие Гаусса — Маркова предполагает, что дисперсия случайного члена _ в каждом наблюдении
(*ответ*) постоянна
не равна 0
равна 0
переменна
Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии _наблюдений
(*ответ*) зависит от номера
зависит от времени проведения
зависит от числа
одинакова для всех
Гетероскедастичность приводит к _ оценок параметров регрессии по МНК
(*ответ*) неэффективности
усложнению вычисления
уменьшению дисперсии
смещенности
Для линеаризации функции Кобба — Дугласа необходимо предварительно обе части уравнения
(*ответ*) разделить на L
умножить на K
разделить на K*L
умножить на L
Для линейного регрессионного анализа требуется линейность
(*ответ*) только по параметрам
или по переменным, или по параметрам
по переменным и параметрам
только по переменным
Для отношения RSS2/RSS1 в рамках теста Голдфелда — Квандта проводят тест
(*ответ*) Фишера
Глейзера
Спирмена
Стьюдента
Для производственного процесса, описываемого функцией Кобба-Дугласа, увеличение капитала (К) и труда (i) в 4 раза приводит к увеличению объема выпуска (у):
(*ответ*) в 4 раза
на 16
в 16 раз
в 2 раза
Для регрессии второго порядка y= 12+7×1-3×2 отклонение от регрессии наблюдения (х1=2, х2=1, y=20) равно
(*ответ*) е=3
е=20
е=0
е=23
