Умеренной обратной связи соответствует коэффициент корреляции

14. Математическое ожидание константы равно ...равно этой константе.

Средняя абсолютная ошибка аппроксимации модели равна . Хорошая

1. Агрегирование переменных - это процесс преобразования модели в модель с меньшим числом переменных

2. Зависимую переменную у в эконометрике принято называть эндогенной

3. Область изменения переменной "уровень безработицы" составляет от 0% до 100%

4. Критическая область это все возможные значения критерия, при которых не может быть принята ни нулевая, ни альтернативная гипотеза

5. Индекс корреляции, рассчитанный для нелинейного уравнения регрессии характеризует тесноту нелинейной связи между зависимой и независимой переменными

6. Показателем качества нелинейного уравнения парной регрессии является

ð множественный коэффициент корреляции

ð индекс детерминации

7. Включение эталонной переменной в регрессионное уравнение влечет за собой уменьшение коэффициента детерминации модели

8. Какой тест определяет наличие гетероскедастичности, разбивая выборку на группы Голдфельда-Квандта

10. Факторы множественной линейной регрессионной зависимости не коррелируют между собой, тогда матрица парных коэффициентов корреляции является единичной

12. Независимую переменную х в эконометрике принято называть экзогенной

13. Фиктивная переменная, не включенная в регрессионное уравнение, называется эталонной

14. Если коэффициент парной линейной корреляции между величинами х и у равен нулю, то х и у независимы

15. Тесноту связи изучаемых явлении для нелинейных регрессий оценивает парный коэффициент линейной корреляции

16. Переменная, которая является качественной па своей природе и не измеряется в числовой шкале, называется фиктивной

17. Эндогенная переменная – это переменная, которая входит в качестве зависимой переменной в уравнение модели

18. Цель эконометрики разработать способы моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов

19. Наличие причинно-следственной связи между признаками устанавливается на основании показателем тесноты связи

20. Математическое ожидание константы равно этой константе

21. В результате исследования получена модель y’=12,1+129 эта регрессия является линеаризуемой путем замены переменных,

является линейной

22. Уравнение равносторонней гиперболы y=a+b*1/xлинеризуется при замене x’=1/y

23. Этническое происхождение, влияющих на зависимость, может быть учтено введением фиктивных переменных

24. В исследовании зависимости зарплаты от уровня образования, стажа, наличия квалификационных свидетельства количество фиктивных переменных равно 2

25. Факторы множественной линейной регрессионной зависимости не коррелируют между собой тогда матрица парных коэффициентов корреляции является единичной

26. Долю дисперсии, объясняемую регрессией, в общей дисперсии эндогенной переменной у характеризует … R²=1-e^Te/(y-y’)^T(y-y’)

28. Можно определить существует ли дискриминация в оплате труда между мужчинами и женщинами путем введения в модель фиктивная переменная

30. Автокорреляция представляет собой тем более существующую проблему, чем уже интервал между наблюдениями

31. Дисперсия остатков модели должна быть постоянной для всех наблюдений. Это условие гомоскедатичности.

32. Под частной корреляцией понимается связь между 2 признаками (результативным и факторным или 2 факторными)

33. Спецификация модели – это построение экономических моделей эмпирического анализа.

34. Статистической гипотезой является предположение о статистической характеристике или о законе распределения генеральной совокупности.

35. Границы интервальной оценки коэффициента регрессии при переменной х отстоят от точечной оценки на величину, не превышающую t’s’

36. Минимальное значение множественного коэффициента корреляции равно 0

37. Соотношение у=ах^В линеаризуется путем логарифмирования значений у и значений х

38. Если бы факторы не коррелировали между собой, то матрица парных коэффициентов корреляции между факторами была бы единичной

39. Несмещенная оценка дисперсии остатков модели линейной регрессии равна

(1/n-2)*Eⁿ(y_t-y_t’)²

40. Формула для оценки коэффициентов линейного регрессионного уравнения имеет вид b=(XX^T)^-1XY

42. Предположение, что дисперсия случайного члена либо увеличивается, либо уменьшается по мере увеличения х, и абсолютные значения величины остатков и значения х будут коррелированны проверяется при выполнении теста ранговой корреляции Спирмена

44. С помощью частного F-критерия можно проверить значимость j-го коэффициента чистой регрессии в предложении, что j-й фактор в уравнении множественной регрессии был включен последним

47. Качество подбора нелинейного уравнения регрессии можно охарактеризовать на основе показателей

48. При величине лага, равной нулю, автокорреляционная функция равна 0

50. Если условие Гаусса-Маркова для остаточного члена выполнены, то коэффициенты регрессии, построенные простым МНК, будут несмещенными

55. Ошибка второго рода возникает при принятии ложной нулевой гипотезы

56. Основная причина возникновения автокорреляции остатков – это ошибка спецификации

57. Теорема о несмещенности коэффициента регрессии состоит в следующем Mb_n=B_n; Mb₁=B₁

58. Несмещенная оценка некоторого параметра является эффективной, если она имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок данного параметра, вычисленных по выборке данного объема

59. Эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов

60. Для оценки статистической значимости коэффициента парной корреляции рассчитывается статистика t=

61. Средняя абсолютная ошибка аппроксимации вычисляется по формуле

62. Если коэффициент парной линейной корреляции между величиной х и у равен нулю, то х и у независимы

63. Ошибка первого рода возникает при…отказе от верной нулевой гипотезы

66. Математическое ожидание константы равно… этой константе

Мы поможем в написании ваших работ!