Материалы по запросу: t статистика

приведенную форму модели в линейную форму модели в нелинейную форму модели в изолированную форму модели t -коэффициент доверия, определяемый по таблицам распределения Стьюдента, рассчитывается в зависимости

правильного ответа из нескольких предложенных вариантов критерий Титьена t - статистика Стьюдента критерий – Хотеллинга F- статистика Фишера метод Барт Допустим, получена следующая множественная модель в

x, необъясненную долю дисперсии y, необъясненную долю дисперсии x и y, объясненную Временной ряд Y(t), для которого совместные функции распределения для любого числа моментов времени не меняются со временем

в логическую последовательность этапы аналитического выравнивания: 1 ввести дискретную переменную t, отражающую принадлежность уровней временного ряда к тому или иному периоду (моменту) времени 2 для

времени его члены не зависят от времени его неслучайная составляющая зависит от времени Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

факторы должны 77. Модели на основе временных рядов учитывающие момент времени "t" относящийся к предыдущим моментам времени "t-1" "t-2"наз. 78. Мультиколлинеарность проявляется между … 79. Мультиколлинеарность

относительный вклад двух первых главных компонент (в %)? Тип ответа: Текстовый ответ   Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями ... Тип ответа: Текстовый ответ   Значение коэффициента

вопросов (2022 год) . Подробнее в файле "3. Обязательное задание для выполнения" 1.     При расчете t-статистики через коэффициент детерминации для оценки уравнения множественной регрессии используется формула:

                  Временной ряд называется стационарным, если … 25.                  Временной ряд Y(t), математическое ожидание и дисперсия которого не меняются со временем, а ковариационная функция зависит

времени его члены не зависят от времени его неслучайная составляющая зависит от времени Временной ряд Y(t), для которого совместные функции распределения для любого числа моментов времени не меняются со временем

3. Для временного ряда остатков εₜ (t = 1, 2, K, 30) имеются следующие расчетные данные: Σ εₜ² = 250 (t=1..30), Σ (εₜ − εₜ₋₁)² = 500 (t=2..30). Значении статистики Дарбина-Уотсона для ряда остатков равно: