Предпосылки метода наименьших квадратов исследуют

поведение _______ уравнения регрессии

1) постоянных величин

2) остаточных величин

3) факторной переменной уравнения регрессии

4) результативной переменной уравнения регрессии

 

6.10. Предпосылкой метода наименьших квадратов не является условие...

1) неслучайного характера остатков

2) отсутствия автокорреляции в остатках

3) случайного характера остатков

4) гомоскедастичности остатков

 

6.11. Предпосылками МНК являются [ ];

1) случайные отклонения являются независимыми друг от друга

2) случайные отклонения коррелируют друг с другом

3) дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений

4) гетероскедастичность случайных отклонений

6.12. При построении модели с помощью МНК, эмпирические оценки и параметров и будут находиться из условия…

1) минимизации величины

2) максимизации величины

3) максимизации величины

4) минимизации величины

Приведенный алгоритм предназначен для диагностики наличия …

 

1) гомоскедастичности

2) гетероскедастичности

3) автокорреляции остатков

4) мультиколлинеарности

 

7.17. При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами:[ ]

1) достоверность

2) эффективность

3) несостоятельность

4) несмещённость

Почему ковариационная матрица вектора оценок обобщенной регрессии, полученных с помощью МНК, не рассчитывается при построении модели?

1) не выведена формула для ее расчета;

2) неизвестна матрица Ω

3) матрица Ω известна, но не диагональная.

 

9. 22 По выборке из 46 наблюдений за тремя показателями вычислены парные коэффициенты корреляции: r₁₂= 0.20, r₁₃ = 0.41, r₂₃ = 0.82. Множественный коэффициент корреляции зависимости первого показателя от остальных равен

1)0.20; 2)0.47; 3)0.61; 4) -0.24; 5)0.82.

 

10.7. Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда общую дисперсию можно оценить по формуле …

1)                          2)

3)                        4)

12.6. Пусть n – объём выборки, m - количество объясняющих

Переменных. Для проверки статистической значимости

коэффициентов регрессии служит статистика...

 

1) Стьюдента с числом степеней свободы n и m

2) Фишера с числом степеней свободы n и m – 1

3) Стьюдента с n – m – 1 степенями свободы

4) Фишера с n – m степенями свободы

 

 

При обсуждении существенности параметра регрессии

рассматривается альтернативная статистическая гипотеза о(об) _____

Оценки этого параметра.

1) равенстве нулю

2) положительном значении

3) отрицательном значении

4) отличии от нуля

12.18. Под уровнем значимости α понимается вероятность:

1) принять нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;

2) отклонить нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;

3) принять альтернативную гипотезу, когда верна нуль-гипотеза.

 

12.19. Под мощностью критерия (1-β) понимается вероятность:

1) принять нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;

2) отклонить нуль-гипотезу, когда верна альтернативная гипотеза;

3) принять альтернативную гипотезу, когда верна нуль-гипотеза.

 

12.28 Правило Неймана предусматривает:

1) минимизировать вероятности α и β одновременно;

2) сначала задать β, а затем сделать α как можно меньше;

3) сначала задать α, а затем сделать β как можно меньше.