Вопрос № 82840 - Эконометрика
Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения 
и их буквенными обозначениями:
1. коэффициент "чистой регрессии"
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтенных явным образом в модели факторов
и их буквенными обозначениями:1. коэффициент "чистой регрессии"
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтенных явным образом в модели факторов
Вопрос задал(а): Юлия Токмакова, 15 Январь 2016 в 13:33
На вопрос ответил(а): Бунакова Мария, 15 Январь 2016 в 13:34
На вопрос ответил(а): Бунакова Мария, 15 Январь 2016 в 13:34
Похожие вопросы
Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения 
и их буквенными обозначениями:
1. коэффициент "чистой регрессии"
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтенных явным образом в модели факторов
и их буквенными обозначениями:1. коэффициент "чистой регрессии"
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтенных явным образом в модели факторов
bj
у
хj
e
Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения 
и их буквенными обозначениями:
1. коэффициент "чистой регрессии"
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтенных явным образом в модели факторов
и их буквенными обозначениями:1. коэффициент "чистой регрессии"
2. зависимая переменная
3. независимая переменная
4. влияние неучтенных явным образом в модели факторов
bj
у
хj
e
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Величина 
называется …
называется …
значением параметра
переменной
оценкой параметра
случайной составляющей
Для структурной формы модели системы одновременных уравнений 
являются …
являются …
эндогенными переменными
приведенными коэффициентами
экзогенными переменными
структурными коэффициентами
Рассмотрим стационарный временной ряд y1, у2, … yt, …, yn, для которого математическое ожидание E(yt) = 0 (где t = 1, …, n). Тогда данный стационарный ряд является реализацией процесса «____ шум».
стандартизованный
нормальный
серый
белый
Качество регрессионной модели улучшается в случае …
небольшого количества оцениваемых параметров при небольшом объёме выборки наблюдений
большого количества оцениваемых параметров при большом объёме выборки наблюдений
большого количества оцениваемых параметров при небольшом объёме выборки наблюдений
небольшого количества оцениваемых параметров при большом объёме выборки