Материалы по запросу: зависимости yx

F-критерий Фишера; t-критерий Стьюдента; критерий Пирсона; критерий Дарбина-Уотсона.   Уравнению регрессии yx=2,88-0,72x-∣-1,51 x2 соответствует множественный коэффициент корреляции Ry=0,84. Укажите, какая доля

a1 3 используя исходные значения xi и оцененные параметры a0; a1, находим теоретические значения зависимой переменной ўi; 4 имея исходные значения yi и теоретические ўi, находим значения случайного члена

результаты: Укажите верные выводы. ·        построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной; ·        средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что

Фишера                                 3,68 укажите верный вывод. построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной; средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует

выборки *обозначающее статистическую зависимость между последовательными элементами одного ряда, которые взяты со сдвигом *обозначающее наличие линейной зависимости между факторами (объясняющими переменными)

преждевременны? (Укажите 2 варианта ответа). В таблице представлены данные о распределении киосков в зависимости от их средней дневной выручки. На основе представленной таблицы определите среднее квадратическое

анализ автокорреляционной функции и коррелограммы построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени, или тренда устранение сезонной компоненты применение методики скользящего

ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов зависимыми совместными независимыми несовместными Если вероятность наступления одного события не зависит от

роста валового внутреннего продукта ВВП (%). Employ’ = 0.48 * GDP – 0,375 R2 = 0,37. Какова доля зависимой переменной, не объясненная регрессией? 3.   M(X) и D(X) – это … 4.   Аддитивная модель содержит

анализ автокорреляционной функции и коррелограммы построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени, или тренда устранение сезонной компоненты применение методики скользящего

роста валового внутреннего продукта ВВП (%). Employ’ = 0.48 * GDP – 0,375 R2 = 0,37. Какова доля зависимой переменной, не объясненная регрессией? 3.   M(X) и D(X) – это … 4.   Аддитивная модель содержит

ответа из нескольких предложенных вариантов построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной; средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует

роста валового внутреннего продукта ВВП (%). Employ’ = 0.48 * GDP – 0,375 R2 = 0,37. Какова доля зависимой переменной, не объясненная регрессией? 3.   M(X) и D(X) – это … 4.   Аддитивная модель содержит

роста валового внутреннего продукта ВВП (%). Employ’ = 0.48 * GDP – 0,375 R2 = 0,37. Какова доля зависимой переменной, не объясненная регрессией? 3.   M(X) и D(X) – это … 4.   Аддитивная модель содержит

критерия Фишера 3,68 укажите верный вывод. *построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной; *средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует

ответа из нескольких предложенных вариантов построенное уравнение регрессии объясняет 87% вариации зависимой переменной; средняя ошибка аппроксимации не превышает установленного предела в 15%, что свидетельствует

стратифицированной (типической) выборки повторной выборки любого вида выборочного исследования Если зависимость стоимости рекламного объявления (Y, руб.) от численности читательской аудитории (Х, тыс. чел.)

роста валового внутреннего продукта ВВП (%). Employ’ = 0.48 * GDP – 0,375 R2 = 0,37. Какова доля зависимой переменной, не объясненная регрессией? 3.   M(X) и D(X) – это … 4.   Аддитивная модель содержит

¾     стратифицированной (типической) выборки ¾     повторной выборки любого вида выборочного исследования Если зависимость стоимости рекламного объявления (Y, руб.) от численности читательской аудитории (Х, тыс. чел.)

из нескольких предложенных вариантов корреляционную зависимость между трендовой и сезонной компонентами временного ряда; корреляционную зависимость между наблюдаемыми и расчетными значениями исследуемого