Вопрос № 579475 - Эконометрика
Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения.
1. линейная
2. полиномиальная
3. полулогарифмическая
4. обратная
1. линейная
2. полиномиальная
3. полулогарифмическая
4. обратная
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
Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения.
1. линейная
2. полиномиальная
3. полулогарифмическая
4. обратная
1. линейная
2. полиномиальная
3. полулогарифмическая
4. обратная
Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:
1. линейная
2. полиномиальная
3. показательная
4. полулогарифмическая
1. линейная
2. полиномиальная
3. показательная
4. полулогарифмическая
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Установите соответствие между видом нелинейной зависимости и величинами остатков модели, к которым предъявляются предпосылки метода наименьших квадратов при оценке параметров линеаризованной модели.
1.
2.
3.
4.
1.
2.
3.
4.
требования не определены (МНК невозможно применить)
отсутствуют, т.к. имеет место функциональная зависимость Y от Х
Установите соответствие между видом нелинейной зависимости и величинами остатков модели, к которым предъявляются предпосылки метода наименьших квадратов при оценке параметров линеаризованной модели.
1.
2.
3.
4.
1.
2.
3.
4.
отсутствуют, т.к. имеет место функциональная зависимость Y от Х
требования не определены (МНК невозможно применить)
Установите соответствие между видом нелинейной зависимости и исходным соотношением метода наименьших квадратов, применяемого для оценки параметров линеаризованного уравнения регрессии.
1.
2.
3.
4.
1.
2.
3.
4.
требования к остаткам модели методом наименьших квадратов не определены (МНК невозможно применить)
сумма квадратов отклонений фактических и расчетных значений зависимой переменной равна 0 (имеет место функциональная зависимость Y от Х)
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
относится к классу линейных моделей
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
относится к классу нелинейных моделей, но линейных по параметрам
линеаризуется в линейную модель множественной регрессии