Вопрос № 1026157 - Эконометрика
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле 
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
, где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 17:27
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 17:27
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 17:27
Похожие вопросы
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле 
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
, где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
бесконечно малой
нулевой
положительной
отрицательной
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле 
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
, где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
нулевой
бесконечно малой
отрицательной
положительной
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле 
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
, где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
отрицательной
нулевой
бесконечно малой
положительной
Пусть 
– оценка параметра 
регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; 
– математическое ожидание оценки 
. В том случае если 
, то оценка обладает свойством …
– оценка параметра регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; – математическое ожидание оценки . В том случае если , то оценка обладает свойством …
состоятельности
эффективности
смещенности
несмещенности
Из несмещенности оценки параметра следует, что среднее значение остатков равно …
-1
1
0
Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …
дисперсия остатков минимальная
дисперсия остатков не зависит от величины 
точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки
математическое ожидание остатков равно нулю