Вопрос № 579190 - Эконометрика
Для линейного уравнения регрессии 
метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров…
метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров…
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
Для линейного уравнения регрессии 
метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров…
метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров…
y
x
a
b
Для оценки параметров эконометрической модели линейного уравнения регрессии вида 
используется метод наименьших квадратов (МНК), при этом выдвигаются предпосылки относительно величины …
используется метод наименьших квадратов (МНК), при этом выдвигаются предпосылки относительно величины … 
Другие вопросы по предмету Эконометрика
При применении метода наименьших квадратов к линейному уравнению регрессии 
минимизируется сумма квадратов …
минимизируется сумма квадратов …
величин a
величин 
величин 
отклонений фактических (наблюдаемых) y от их модельных значений 
, рассчитанных по уравнению 
, рассчитанных по уравнению
Метод наименьших квадратов применим к …
уравнениям регрессии, которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями и не могут быть приведены к линейному виду
только к нелинейным уравнениям регрессии
уравнениям регрессии, которые отражают линейную зависимость между двумя экономическими показателями
уравнениям регрессии, которые отражают нелинейную зависимость между двумя экономическими показателями, но могут быть приведены к линейному виду
При оценке параметров линейного уравнения регрессии 
с помощью метода наименьших квадратов определяют минимальное значение величины
с помощью метода наименьших квадратов определяют минимальное значение величины 
, где 
При применении метода наименьших квадратов к оценке параметров уравнений регрессии, величина зависимой переменной y может определяться на основании _______ уравнения регрессии
нелинейного
дифференцированного
линейного
линеаризованного