Наличие корреляции случайных переменных
Коэффициент детерминации это-
Это коэффициент значимости параметров модели
Какой вывод можно сделать, если в модели Рамсея расчетное значение критерия Фишера меньше критического?
Модель плохо классифицирована
Какой вывод можно сделать, если наблюдаемое значение статистики Дарбина – Вотсона находится между нижней и верхней границей критических значений?
Объём выработки недостаточен для принятия решения
К методам обнаружения автокорреляции не относится
МНК
Какое распределение используется при построении доверительного интервала для параметров модели
Распределение Стьюдента
Какое распределение используется при проверке гипотезы об адекватности регрессионной модели
Распределение Фишера
На чем основаны методы устранения автокорреляции
+На применении оператора декорреляции
Нелинейные модели допускают их сведение к линейным путем процесса
Линиализации
От чего не зависят табличные значения статистики Дарбина-Уотсона?
+От дисперсии экзогенных переменных
Остатки модели должны иметь следующее распределение
Нормальное
Основная задача регрессионного анализа - это
Нахождение случайной переменной и оценивание её параметров
Опасность наличия пропущенных переменных заключается в
Смещении оценок параметров при включении в модель переменных
Опасность наличия избыточных переменных заключается в
Смещении оценок параметров при включенных переменных
Оценки параметров модели множественной регрессии строятся с помощью критерия
Критерия Фишера
Основная задача эконометрики состоит в
Состоит в проверке обоснованности и адекватности модели
При каком значении статистики Дарбина – Вотсона делают вывод об отсутствии в модели автокорреляции 1-го порядка?
+DW=2
При каком значении статистика Дарбина – Вотсона делают вывод о наличии положительной автокорреляции в модели?
DW=0
При обнаружении точной или стахостической линейной взаимосвязи двух или нескольких экзогенных переменных говорят о проблеме
Мультиколлениарности
При нарушении гипотезы о равнозначности измерения эндогенной переменной в различные моменты наблюдения возникает проблема
Гетероскедастичности
Применительно к парной регрессии какое из утверждений неверное?
Если коэффициент детерминации больше единицы, то все точки лежат ниже прямой регрессии
При проверке гипотезы о статистической значимости параметров модели используется
Распределение Стьюдента
При построении доверительного интервала для параметров модели используется
Распределение Стьюдента
При проверке гипотезы об адекватности регрессионной модели используется
Распределение Фишера
При построении доверительного интервала для эндогенной переменной модели используется
Распределение Фишера
Признаком, по которому определяют пропущенную переменную служит
Служит положительный знак у произведения оценки параметра при подозреваемой переменной на роль пропущенной
Различают мультиколллениарности
Явную и неявную
С помощью какого критерия строятся оценки параметров модели множественной регрессии?
+Критерий Стьюдента
С помощью какого критерия проверяется значимость коэффициента детерминации в модели множественной регрессии?
+Критерий Фишера
Что такое автокорреляция?
+Точная или стахостическая зависимость между уровнями случайной переменной в различные промежутки времени
Что такое гомоскедастичность?
+Это равенство дисперсий случайной переменной во все моменты времени
Что такое мультиколлинеарность?
+Точная или стахостическая линейная зависимость между экзогенными переменными
