Вопрос № 877011 - Эконометрика
Пусть 
– оценка параметра 
регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; 
– математическое ожидание оценки 
. В том случае если 
, то оценка обладает свойством …
– оценка параметра регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; – математическое ожидание оценки . В том случае если , то оценка обладает свойством …
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 15:31
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 15:31
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 15:31
Похожие вопросы
Пусть 
– оценка параметра 
регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; 
– математическое ожидание оценки 
. В том случае если 
, то оценка обладает свойством …
– оценка параметра регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; – математическое ожидание оценки . В том случае если , то оценка обладает свойством …
состоятельности
эффективности
смещенности
несмещенности
Оценка вектора параметров для классической линейной регрессионой модели, полученная традиционным методом наименьших квадратов 
,
где
– детерминированная матрица регрессоров
– вектор-столбец значений результативного признака.
Оценка вектора параметров для обобщенной линейной регрессионной модели с использованием автоковариационной матрицы случайных возмущений
, полученная обобщенным методом наименьших квадратов, имеет вид ...
,где
– детерминированная матрица регрессоров – вектор-столбец значений результативного признака. Оценка вектора параметров для обобщенной линейной регрессионной модели с использованием автоковариационной матрицы случайных возмущений
, полученная обобщенным методом наименьших квадратов, имеет вид ... 
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Из несмещенности оценки параметра следует, что среднее значение остатков равно …
1
-1
0
Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …
дисперсия остатков минимальная
точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки
дисперсия остатков не зависит от величины 
математическое ожидание остатков равно нулю
При нарушении гомоскедастичности остатков и наличии автокорреляции остатков рекомендуется применять _____________ метод наименьших квадратов.
косвенный
двухшаговый
трехшаговый
обобщенный
Пусть y – издержки производства, 
– объем продукции, 
– основные производственные фонды, 
– численность работников. Известно, что в уравнении 
дисперсии остатков пропорциональны квадрату численности работников 
.
После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид
. Тогда параметр 
в новом уравнении характеризует среднее изменение затрат …
– объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников. Известно, что в уравнении дисперсии остатков пропорциональны квадрату численности работников .После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид
. Тогда параметр в новом уравнении характеризует среднее изменение затрат …
на работника при увеличении фондовооруженности труда на единицу при неизменном уровне производительности труда
на единицу продукции при увеличении трудоемкости продукции на единицу при неизменном уровне фондоемкости продукции
на единицу продукции при увеличении фондоемкости продукции на единицу при неизменном уровне трудоемкости продукции
на работника при увеличении производительности труда на единицу при неизменном уровне фондовооруженности труда