Промежуточный Тест №2
По остальным тестам пишите в ЛС или ищите в магазине
1. Стандартное отклонение оценки b для параметра бета вычисляется по формуле
2. Второе условие Гаусса-маркова заключается в том что
3. Необходимо исследовать зависимость между результатами письменных вступительных и курсовых экзаменов по математике. Полученные следующие данные о числе решённых задач на вступительных экзаменах Х (задание-10 задач) и курсовых экзаменах Y (задания 7 задач) 12 студентов а также распределение этих студентов по фактору по: тогда линейные регрессивная модель y по x с использованием эффективной переменной по фактору пол имеет вид
4. Второй шаг метода Зарембки заключается в пересчёте наблюдений y в новые
МНК даёт для данной выборки значение коэффициента детерминации R^2
5. для построения моделей линейной множественной регрессии вида y = a + b1x1 + b2x2 необходимое количество наблюдений должно быть не менее
6. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно
7. Третье условие Гаусса Маркова состоит в том что если
8. Точность оценок по МНК улучшается если увеличивается
9. при использовании метода Монте-Карло результаты наблюдения генерируются с помощью
10. С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации
11. При использовании уровня значимости равного 5% истинная гипотеза отвергается в случаев
12. Первое условие Гаусса Маркова заключается в том что для любого I
13. При высоком уровне значимости проблемы заключается в высоком риске допущения
14. Свойства коэффициентов регрессии как случайных величин зависит от свойств уравнения
15. Способ оценивания общие правила для получения какого-либо параметра по данным выборки
16. Для функции y = 4x^0,2 эластичность равна
17. Стандартизированные коэффициенты регрессии бета-1
18. утверждение о том что неизвестный параметр модели принадлежит заданному множеству А называется
19. по четырём предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y 1.000 руб от года в действие новых основных фондов x2% от стоимости фондов на конец года и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x1% тогда уравнение множественной регрессии имеет вид
20. С помощью обратной матрицы определяется
21. Если из экономических соображений известно что бета больше или равно бета-0 то нулевая гипотеза отвергается только при
22. По данным таблицы коэффициент эластичности равен
23. Модель множественной регрессии можно представить в виде
24. Коэффициент детерминации R^2 определяется по формуле
25. Производственная функция Кобба Дугласа имеет вид
26. При вычислении т-статистики применяется распределение
27. Стандартизированный коэффициент регрессии показывает