Вопрос № 579163 - Эконометрика
Построена линейная регрессионная модель 
, причём 
. Недостатком построенной модели является …
, причём . Недостатком построенной модели является …
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
Похожие вопросы
Построена линейная регрессионная модель 
, причём 
. Недостатком построенной модели является …
, причём . Недостатком построенной модели является …
гетероскедастичность остатков
автокорреляция остатков
нелинейный характер зависимости
коллинеарность факторов
Построена линейная регрессионная модель 
, причём 
. Недостатком построенной модели является …
, причём . Недостатком построенной модели является …
автокорреляция остатков
гетероскедастичность остатков
нелинейный характер зависимости
коллинеарность факторов
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Построена линейная регрессионная модель 
, причём 
и 
. Для получения качественной регрессионной модели необходимо исключить из модели переменную …
, причём и . Для получения качественной регрессионной модели необходимо исключить из модели переменную … 
Отбор факторов в модель множественной регрессии с использованием метода включения может быть основан на сравнении …
стандартных ошибок коэффициентов регрессии
значений коэффициентов "чистой" регрессии
величины остаточной дисперсии до и после включения фактора в модель
величины объясненной дисперсии до и после включения фактора в модель
Из двух коллинеарных факторов в модель множественной регрессии выбирается тот, который …
характеризуется наибольшей теснотой связи с другими факторами
имеет большее по абсолютной величине значение коэффициента "чистой" регрессии
имеет достаточно тесную связь с зависимой переменной
характеризуется наименьшей теснотой связи с другими факторами
При отборе факторов в модель множественной регрессии необходимо …
включать в модель факторы, имеющие достаточно тесную связь с другими объясняющими переменными
избегать включения в модель факторов, имеющих достаточно тесную связь с зависимой переменной
избегать одновременного включения в модель коллинеарных факторов
включать в модель факторы, имеющие достаточно тесную связь с зависимой переменной