Вопрос № 718656 - Эконометрика
Для линейной регрессионной модели 
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
Похожие вопросы
Для линейной регрессионной модели 
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Для линейной регрессионной модели 
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Отсутствие систематической связи между любыми двумя случайными отклонениями в линейной регрессионной модели 
в аналитической форме записывается следующим образом ____ (
)
в аналитической форме записывается следующим образом ____ () 
Для линейной регрессионной модели 
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей 
не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей 
. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей . Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
наличии гомоскедастичности
отсутствии гетероскедастичности
нормальном распределении
отсутствии автокорреляции
Истинная форма взаимосвязи между результирующей и объясняющими переменными в регрессионной модели линейна относительно параметров. Это утверждение является ...
нарушением предпосылок метода наименьших квадратов
условием линеаризации
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Регрессионные остатки и объясняющая переменная в линейной регрессионной модели 
независимы друг от друга ...
независимы друг от друга ...
признаком гетероскедастичности остатков
условием линеаризации
нарушением предпосылок метода наименьших квадратов
одной из предпосылок метода наименьших квадратов