[ОТВЕТЫ] СИНЕРГИЯ. Эконометрические и статистические методы в финансах (подходят на 90+баллов из 100)
ПЕРЕД ПОКУПКОЙ ПРОВЕРЬТЕ ВОПРОСЫ ПРЕДСТАВЛЕННЫЕ В ОГЛАВЛЕНИИ.
Внимание: ВОПРОСЫ ПЕЧАТАЙТЕ БЕЗ ЗНАКОВ ПРЕПИНАНИЯ В КОНЦЕ ВОПРОСА
Внимание!!! Если при сдачи теста у вас возникли проблемы с ответами, сразу пишите в личные сообщения. Мы постараемся решить Вашу проблему.
ИМЕЕТСЯ БОЛЬШОЕ КОЛИЧЕСТВО ОТВЕТОВ ПО ВСЕМ ВОПРОСАМ ПИСАТЬ В ЛИЧКУ
Вопрос
Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется:
Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется:
Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется:
Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется:
Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную и одну объясняемую, то она называется:
Какая из приведенных ниже формул справедлива?
Какая из приведенных ниже формул справедлива?
Какая из приведенных ниже формул справедлива?
Какая из приведенных ниже формул справедлива?
Регрессия - это:
Регрессия - это:
Регрессия - это:
Значение параметра аj полученное больше нуля указывает на:
Значение параметра аj полученное больше нуля указывает на:
Значение параметра аj полученное больше нуля указывает на:
Парный линейный коэффициент корреляции указывает:
Парный линейный коэффициент корреляции указывает:
Парный линейный коэффициент корреляции указывает:
Парный линейный коэффициент корреляции указывает:
Исследователь получил следующее значение R2=-0,98. Это указывает на:
Исследователь получил следующее значение R2=-0,98. Это указывает на:
Исследователь получил следующее значение R2=-0,98. Это указывает на:
Исследователь получил следующее значение R2=-0,98. Это указывает на:
Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя:
Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя:
Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя:
Проверить значимость параметров уравнения регрессии возможно, используя:
Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:
Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:
Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:
Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:
Для оценки значимости коэффициента детерминации используется:
При проверке значимости коэффициента регрессии аj t-статистика имеет:
При проверке значимости коэффициента регрессии аj t-статистика имеет:
При проверке значимости коэффициента регрессии аj t-статистика имеет:
При проверке гипотезы H0: a1 = 0 оказалось, что tрасч. > tкрит. Какое из приведенных ниже утверждений справедливо:
При проверке гипотезы H0: a1 = 0 оказалось, что tрасч. > tкрит. Какое из приведенных ниже утверждений справедливо:
При проверке гипотезы H0: a1 = 0 оказалось, что tрасч. > tкрит. Какое из приведенных ниже утверждений справедливо:
При проверке гипотезы H0: a1 = 0 оказалось, что tрасч. > tкрит. Какое из приведенных ниже утверждений справедливо:
Значение параметра а1 получено равным 12,4 среднеквадратическая ошибка равна 2,34, будет ли статистически значим данный параметр если табличное значении t-критерия Стьюдента для данной выборки равно 2,20.
Значение параметра а1 получено равным 12,4 среднеквадратическая ошибка равна 2,34, будет ли статистически значим данный параметр если табличное значении t-критерия Стьюдента для данной выборки равно 2,20.
Значение параметра а1 получено равным 12,4 среднеквадратическая ошибка равна 2,34, будет ли статистически значим данный параметр если табличное значении t-критерия Стьюдента для данной выборки равно 2,20.
Чему будет равно фактическое значение t-критерия Стьюдента, если в результате оценки параметров получены следующие результаты: а1=1,845, стандартная ошибка параметра равна 0,471:
Чему будет равно фактическое значение t-критерия Стьюдента, если в результате оценки параметров получены следующие результаты: а1=1,845, стандартная ошибка параметра равна 0,471:
Чему будет равно фактическое значение t-критерия Стьюдента, если в результате оценки параметров получены следующие результаты: а1=1,845, стандартная ошибка параметра равна 0,471:
В ходе оценки уравнения регрессии было получено фактическое значение F-критерия Фишера, равное 3,245, при этом табличное значение равно – 3,021. Какой вывод отсюда можно сделать?
В ходе оценки уравнения регрессии было получено фактическое значение F-критерия Фишера, равное 3,245, при этом табличное значение равно – 3,021. Какой вывод отсюда можно сделать?
В ходе оценки уравнения регрессии было получено фактическое значение F-критерия Фишера, равное 3,245, при этом табличное значение равно – 3,021. Какой вывод отсюда можно сделать?
Допустим, получена следующая множественная модель в стандартизированном виде: y ̃i = -0,971x1 + 0,880x2. Какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:
Допустим, получена следующая множественная модель в стандартизированном виде: y ̃i = -0,971x1 + 0,880x2. Какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:
Допустим, получена следующая множественная модель в стандартизированном виде: y ̃i = -0,971x1 + 0,880x2. Какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:
Предположим оцениваем уравнение регрессии с двумя независимыми переменными x1 и x2, при этом b-коэффициент при первом регрессоре получен равным 0,124, а при втором -0,673. Какой из регрессоров оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:
Предположим оцениваем уравнение регрессии с двумя независимыми переменными x1 и x2, при этом b-коэффициент при первом регрессоре получен равным 0,124, а при втором -0,673. Какой из регрессоров оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:
Предположим оцениваем уравнение регрессии с двумя независимыми переменными x1 и x2, при этом b-коэффициент при первом регрессоре получен равным 0,124, а при втором -0,673. Какой из регрессоров оказывает наибольшее влияние на результатирующую переменную:
В матричной форме регрессионная модель имеет вид - Y=XА+Е, где Е это:
В матричной форме регрессионная модель имеет вид - Y=XА+Е, где Е это:
В матричной форме регрессионная модель имеет вид - Y=XА+Е, где Е это:
В матричной форме регрессионная модель имеет вид - Y=XА+Е, где Е это:
Фиктивные переменные могут принимать значения:
Фиктивные переменные могут принимать значения:
Фиктивные переменные могут принимать значения:
Фиктивные переменные могут принимать значения:
Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет:
Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет:
Предельно допустимое значение средней ошибки аппроксимации составляет:
