- •Эконометрика – отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.
- •Статистические методы являются существенным элементом в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук.
- •Ставя цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.
- •Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.Е. С формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными.
- •Из всего круга факторов, влияющих на результативный признак (у), прежде всего необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
- •Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем по совокупности наблюдений.
- •В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.
- •Случайная величина ε, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
- •Ее присутствие в модели обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Примером нелинейной регрессии по включенным в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции: равносторонняя гипербола, полиномы разных степеней.
- •К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: степенная, показательная, экспоненциальная.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический,линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Чем ближе коэффициент детерминации к единице, тем в большей степени уравнение регрессии пригодно для прогнозирования на следующий год.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса ковариации используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации не для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
- •Результаты регрессии также представляют собой выборочные характеристики. Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения.
- •Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в экономических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
- •В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.
- •При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
- •Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
- •Полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез.
- •Среди нелинейной полиномиальной прогрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка.
- •Поскольку в расчете индекса корреляции используется соотношение факторной и общей суммы квадратов отклонений, то r2 имеет тот же смысл, что и коэффициент детерминации.
- •Ошибки аппроксимации для каждого наблюдения принято определять в процентах по модулю.
- •Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.
- •Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах.
- •Теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель.
- •Чем сильнее мультиколлинеарность факторов, тем менее надежна оценка распределения суммы объясненной вариации по отдельным факторам с помощью метода наименьших квадратов.
-
При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии не достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции
-
При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
-
При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он не базируется на поле корреляции.
-
При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле регрессии.
-
Когда не изучается зависимость между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он базируется на поле корреляции.
278.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Основные типы дифференциальных уравнений, используемых при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
-
Основные типы трендов, не используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
-
Основные типы трендов, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический,линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
-
Основные типы трендов, используемые только при качественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
-
Основные типы интегральных уравнений, используемых при количественной оценке связей между двумя переменными: логарифмический, линейный, степенной, полиномиальный, экспоненциальный.
279.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Спектральный метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии не основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении нематериальной природы связи исследуемых признаков.
-
Аналитический метод выбора типа уравнения регрессии основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
-
Спектральный метод выбора типа интегрального уравнения основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
280. Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
При обработке информации на простом калькуляторе выбор вида уравнения регрессии обычно проводится экспериментальным методом, т. е. путем сравнения величины остаточной дисперсии Dост, рассчитанной при разных моделях.
-
При обработке информации на компьютере выбор вида дифференциального уравнения обычно проводится экспериментальным методом, т. е. путем сравнения величины остаточной дисперсии Dост, рассчитанной при разных моделях.
-
При обработке информации на компьютере выбор вида иртегрального уравнения обычно проводится экспериментальным методом, т. е. путем сравнения величины остаточной дисперсии Dост, рассчитанной при разных моделях.
-
При обработке информации на компьютере выбор вида уравнения регрессии обычно не проводится экспериментальным методом, т. е. путем сравнения величины остаточной дисперсии Dост, рассчитанной при разных моделях.
-
При обработке информации на компьютере выбор вида уравнения регрессии обычно проводится экспериментальным методом, т. е. путем сравнения величины остаточной дисперсии Dост, рассчитанной при разных моделях.
281.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем в меньшей мере наблюдается влияние прочих не учитываемых в уравнении регрессии факторов и тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным.
-
Чем больше величина остаточной дисперсии, тем в меньшей мере наблюдается влияние прочих не учитываемых в уравнении регрессии факторов и тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным.
-
Чем меньше величина неостаточной дисперсии, тем в меньшей мере наблюдается влияние прочих не учитываемых в уравнении регрессии факторов и тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным.
-
Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем в большей мере наблюдается влияние прочих не учитываемых в уравнении регрессии факторов и тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным.
-
Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем в меньшей мере наблюдается влияние прочих учитываемых в уравнении регрессии факторов и тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным.
282.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
При обработке статистических данных на простом калькуляторе перебираются разные математические функции в автоматическом режиме и из них выбирается та, для которой остаточная дисперсия является наименьшей.
-
При обработке статистических данных на простом калькуляторе перебираются разные математические функции в автоматическом режиме и из них выбирается та, для которой остаточная дисперсия является наименьшей.
-
При обработке статистических данных на компьютере перебираются только четыре математические функции в автоматическом режиме и из них выбирается та, для которой остаточная дисперсия является наименьшей.
-
При обработке статистических данных на компьютере перебираются разные математические функции в ручном режиме и из них выбирается та, для которой остаточная дисперсия является наименьшей.
-
При обработке статистических данных на компьютере перебираются разные математические функции в автоматическом режиме и из них выбирается та, для которой остаточная дисперсия является наибольшей.
283.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Если остаточная дисперсия оказывается примерно одинаковой для нескольких функций, то на практике предпочтение отдается более сложным видам функций, так как они в большей степени поддаются интерпретации и требуют меньшего объема наблюдений.
-
Если остаточная дисперсия оказывается примерно одинаковой для нескольких функций, то на практике предпочтение отдается более простым видам функций, так как они в меньшей степени поддаются интерпретации и требуют меньшего объема наблюдений.
-
Если остаточная дисперсия оказывается примерно одинаковой для нескольких функций, то на практике предпочтение отдается более простым видам функций, так как они в большей степени поддаются интерпретации и требуют меньшего объема наблюдений.
-
Если остаточная дисперсия оказывается примерно одинаковой для нескольких функций, то на практике предпочтение отдается более простым видам функций, так как они в большей степени поддаются интерпретации и требуют большего объема наблюдений.
-
Если остаточная дисперсия оказывается примерно одинаковой для нескольких функций, то на практике предпочтение отдается более сложным видам функций, так как они в большей степени поддаются интерпретации и требуют большего объема наблюдений.
284.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Если вид функции упрощается, то требуется увеличение объема наблюдений, так как каждый параметр при χ должен рассчитываться хотя бы по 7 наблюдениям. Результаты многих исследований подтверждают, что число наблюдений должно в 6 – 7 раз превышать число рассчитываемых параметров при переменной χ.
-
Если вид функции усложняется, то не требуется увеличение объема наблюдений, так как каждый параметр при χ должен рассчитываться хотя бы по 7 наблюдениям. Результаты многих исследований подтверждают, что число наблюдений должно в 6 – 7 раз превышать число рассчитываемых параметров при переменной χ.
-
Если вид функции усложняется, то требуется увеличение объема наблюдений, так как каждый параметр при χ должен рассчитываться хотя бы по одному наблюдению. Результаты многих исследований подтверждают, что число наблюдений должно в 6 – 7 раз превышать число рассчитываемых параметров при переменной χ.
-
Если вид функции усложняется, то требуется увеличение объема наблюдений, так как каждый параметр при χ должен рассчитываться хотя бы по 7 наблюдениям. Результаты многих исследований подтверждают, что число наблюдений должно в 6 – 7 раз превышать число рассчитываемых параметров при переменной χ.
-
Если вид функции усложняется, то требуется увеличение объема наблюдений, так как каждый параметр при χ должен рассчитываться хотя бы по 7 наблюдениям. Результаты многих исследований подтверждают, что число наблюдений не должно в 6 – 7 раз превышать число рассчитываемых параметров при переменной χ.
285.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Если мы выбираем параболу пятой степени, то требуется объем информации уже не менее 14 наблюдений. Учитывая, что эконометрические модели часто строятся по данным рядов динамики, ограниченным по протяженности (10, 20, 30 лет), при выборе спецификации модели предпочтительна модель с меньшим числом параметров при χ.
-
Если мы выбираем параболу второй степени, то не требуется объем информации уже не менее 14 наблюдений. Учитывая, что эконометрические модели часто строятся по данным рядов динамики, ограниченным по протяженности (10, 20, 30 лет), при выборе спецификации модели предпочтительна модель с меньшим числом параметров при χ.
-
Если мы выбираем параболу второй степени, то требуется объем информации уже не менее 140 наблюдений. Учитывая, что эконометрические модели часто строятся по данным рядов динамики, ограниченным по протяженности (10, 20, 30 лет), при выборе спецификации модели предпочтительна модель с меньшим числом параметров при χ.
-
Если мы выбираем параболу второй степени, то требуется объем информации уже не менее 14 наблюдений. Учитывая, что эконометрические модели часто строятся по данным рядов динамики, ограниченным по протяженности (10, 20, 30 лет), при выборе спецификации модели предпочтительна модель с большим числом параметров при χ.
-
Если мы выбираем параболу второй степени, то требуется объем информации уже не менее 14 наблюдений. Учитывая, что эконометрические модели часто строятся по данным рядов динамики, ограниченным по протяженности (10, 20, 30 лет), при выборе спецификации модели предпочтительна модель с меньшим числом параметров при χ.
286.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида ŷ = a + b•x.Уравнение этого вида позволяет по заданным значениям фактора x иметь теоретические значения результативного признака ŷ подстановкой в него фактических значений фактора x. Построение линейной регрессии сводится к оценке параметров a и b.
-
Криволинейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида ŷ = a + b•x.Уравнение этого вида позволяет по заданным значениям фактора x иметь теоретические значения результативного признака ŷ подстановкой в него фактических значений фактора x. Построение линейной регрессии сводится к оценке параметров a и b.
-
Линейная регрессия не сводится к нахождению уравнения вида ŷ = a + b•x.Уравнение этого вида позволяет по заданным значениям фактора x иметь теоретические значения результативного признака ŷ подстановкой в него фактических значений фактора x. Построение линейной регрессии сводится к оценке параметров a и b.
-
Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида ŷ = a + b•x.Уравнение этого вида не позволяет по заданным значениям фактора x иметь теоретические значения результативного признака ŷ подстановкой в него фактических значений фактора x. Построение линейной регрессии сводится к оценке параметров a и b.
-
Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида ŷ = a + b•x.Уравнение этого вида позволяет по заданным значениям фактора x иметь теоретические значения результативного признака ŷ подстановкой в него теоретических значений фактора x. Построение линейной регрессии сводится к оценке параметров a и b.
287.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
Параметр b называется коэффициентом прогрессии. Его величина показывает среднее изменение результата ŷ с изменением фактора x на одну единицу своей размерности. Знак при коэффициенте регрессии показывает направление связи между зависимой и независимой переменными. Параметр a не имеет экономического содержания.
-
Параметр b называется коэффициентом регрессии. Его величина показывает среднее изменение результата ŷ с изменением фактора x на одну единицу своей размерности. Знак при коэффициенте регрессии показывает направление связи между зависимой и независимой переменными. Параметр a не имеет экономического содержания.
-
Параметр b называется коэффициентом регрессии. Его величина не показывает среднее изменение результата ŷ с изменением фактора x на одну единицу своей размерности. Знак при коэффициенте регрессии показывает направление связи между зависимой и независимой переменными. Параметр a не имеет экономического содержания.
-
Параметр b называется коэффициентом регрессии. Его величина показывает среднее изменение результата ŷ с изменением фактора x на 12 единиц своей размерности. Знак при коэффициенте регрессии показывает направление связи между зависимой и независимой переменными. Параметр a не имеет экономического содержания.
-
Параметр b называется коэффициентом регрессии. Его величина показывает среднее изменение результата ŷ с изменением фактора x на одну единицу своей размерности. Знак при коэффициенте регрессии не показывает направление связи между зависимой и независимой переменными. Параметр a не имеет экономического содержания.
288.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений
-
Величина нелинейного коэффициента корреляции оценивает тесноту связи рассматриваемых признаков в ее линейной форме. Поэтому близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю еще не означает отсутствия связи между признаками. При иной спецификации модели связь между признаками может оказаться достаточно тесной.
-
Величина линейного коэффициента корреляции не оценивает тесноту связи рассматриваемых признаков в ее линейной форме. Поэтому близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю еще не означает отсутствия связи между признаками. При иной спецификации модели связь между признаками может оказаться достаточно тесной.
-
Величина линейного коэффициента корреляции оценивает тесноту связи рассматриваемых признаков в ее линейной форме. Поэтому близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю еще не означает отсутствия связи между признаками. При иной спецификации модели связь между признаками может оказаться достаточно тесной.
-
Величина линейного коэффициента корреляции оценивает тесноту связи рассматриваемых признаков в ее нелинейной форме. Поэтому близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю еще не означает отсутствия связи между признаками. При иной спецификации модели связь между признаками может оказаться достаточно тесной.
-
Величина линейного коэффициента корреляции оценивает тесноту связи рассматриваемых признаков в ее линейной форме. Поэтому близость абсолютной величины нелинейного коэффициента корреляции к нулю еще не означает отсутствия связи между признаками. При иной спецификации модели связь между признаками может оказаться достаточно тесной.
289.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.
-
В эконометрике небольшой практический интерес имеет коэффициент детерминации, т. к. он дает относительную меру влияния фактора x на результат, фиксируя одновременно и роль ошибок, т. е. случайных составляющих в формировании моделируемой переменной ŷ.
-
В эконометрике большой практический интерес не имеет коэффициент детерминации, т. к. он дает относительную меру влияния фактора x на результат, фиксируя одновременно и роль ошибок, т. е. случайных составляющих в формировании моделируемой переменной ŷ.
-
В эконометрике большой практический интерес имеет коэффициент детерминации, т. к. он не дает относительную меру влияния фактора x на результат, фиксируя одновременно и роль ошибок, т. е. случайных составляющих в формировании моделируемой переменной ŷ.
-
В эконометрике большой практический интерес имеет коэффициент детерминации, т. к. он дает относительную меру влияния фактора x на результат, фиксируя одновременно и роль ошибок, т. е. случайных составляющих в формировании моделируемой переменной ŷ.
-
В эконометрике большой практический интерес имеет коэффициент детерминации, т. к. он дает относительную меру влияния фактора x на результат, не фиксируя одновременно и роль ошибок, т. е. случайных составляющих в формировании моделируемой переменной ŷ.
290.Найдите правильный ответ из предложенных утверждений.