Вопрос № 718236 - Эконометрика
Диаграмма рассеивания между некоторыми переменными х и у имеет вид:
Тогда зависимость между переменными x и y
Тогда зависимость между переменными x и y
, 
, 
, 
, 
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
Диаграмма рассеивания между некоторыми переменными х и у имеет вид:
Тогда зависимость между переменными x и y
Тогда зависимость между переменными x и y
близка к квадратичной 
, 
,
близка к линейной 
, 
,
близка к линейной 
, 
,
близка к квадратичной 
, 
,
Диаграмма рассеивания между некоторыми переменными х и у имеет вид:
Тогда зависимость между переменными x и y
Тогда зависимость между переменными x и y
близка к линейной 
, 
,
близка к квадратичной 
, 
,
близка к линейной 
, 
,
близка к квадратичной 
, 
, Другие вопросы по предмету Эконометрика
Неправильный выбор типа связей и соотношений между элементами модели, а также выбор в качестве существенных таких переменных и параметров, которые на самом деле таковыми не являются, и отсутствие в модели некоторых существенных переменных является ошибкой …
параметризации
верификации
интерпретации
спецификации
Пусть истинной моделью является 
(х1 и х2 – существенные факторы), однако, мы не имеем статистических данных по переменной 
. Но другая переменная 
выступает идеальным заменителем для нее в том смысле, что имеется строгая (функциональная) линейная связь 
, где 
и 
являются постоянными, но неизвестными величинами. Если мы построим регрессию 
, то коэффициент детерминации 
по этому уравнению будет …
(х1 и х2 – существенные факторы), однако, мы не имеем статистических данных по переменной . Но другая переменная выступает идеальным заменителем для нее в том смысле, что имеется строгая (функциональная) линейная связь , где и являются постоянными, но неизвестными величинами. Если мы построим регрессию , то коэффициент детерминации по этому уравнению будет …
значительно больше, чем при построении регрессии с использованием х1
статистически незначимым
значительно меньше, чем при построении регрессии с использованием х1
таким же, как и при построении регрессии с использованием х1
Пусть истинной моделью является 
(х1, х2, х3 - существенные факторы), однако, мы не имеем статистических данных по переменной 
. Но другая переменная 
выступает идеальным заменителем для нее в том смысле, что имеется строгая (функциональная) линейная связь 
, где 
и 
являются постоянными, но неизвестными величинами. Если мы построим регрессию 
, то
(х1, х2, х3 - существенные факторы), однако, мы не имеем статистических данных по переменной . Но другая переменная выступает идеальным заменителем для нее в том смысле, что имеется строгая (функциональная) линейная связь , где и являются постоянными, но неизвестными величинами. Если мы построим регрессию , то
все оценки коэффициентов b2 и b3 станут незначимыми
оценки b2 и b3 изменятся по сравнению с регрессией с использованием 
некоторые из оценок коэффициентов b2 и b3 могут стать незначимыми
оценки b2 и b3 будут такими же, как и при построении регрессии с использованием 
Качество регрессионной модели улучшается в случае ____ количества оцениваемых параметров при _____ объёме выборки.
небольшого … небольшом
большого … большом
большого … небольшом
небольшого … большом