Вопрос № 46910 - Эконометрика
Для преодоления проблемы автокорреляции служит …
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 29 Ноябрь 2015 в 16:33
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 29 Ноябрь 2015 в 16:33
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 29 Ноябрь 2015 в 16:33
Похожие вопросы
Для преодоления проблемы гетероскедастичности служит …
метод наименьших квадратов
двухшаговый метод наименьших квадратов
косвенный метод наименьших квадратов
обобщенный метод наименьших квадратов
Динамика показателя среднего размера назначенных пенсий в России в период 2005–2011 гг. характеризуется данными, представленными на графике.
Установите соответствие между порядком коэффициента автокорреляции и его значением.
1. Коэффициент автокорреляции первого порядка
2. Коэффициент автокорреляции второго порядка
3. Коэффициент автокорреляции третьего порядка
Установите соответствие между порядком коэффициента автокорреляции и его значением.
1. Коэффициент автокорреляции первого порядка
2. Коэффициент автокорреляции второго порядка
3. Коэффициент автокорреляции третьего порядка
0,96719
0,95603
0,97694
0,90784
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК…
остатки приравниваются к нулю
уменьшается количество наблюдений
остатки не изменяются
преобразуются исходные уровни переменных
Для уравнения множественной линейной регрессии с двумя регрессорами, рассчитанного на основании 14 наблюдений, коэффициент множественной корреляции равен 0,5. Вычислите значение F-статистики и проверьте значимость построенного уравнения, если 
; уравнение в целом значимо 
; построенное уравнение значимо 
; уравнение в целом значимо 
; построенное уравнение незначимо
Приведенное выражение
представляет собой _________ для линейной двухфакторной модели регрессии.
представляет собой _________ для линейной двухфакторной модели регрессии.
условие отсутствия автокорреляции остатков
систему нормальных уравнений
теорему Гаусса-Маркова
исходное положение метода наименьших квадратов
Название метода «метод наименьших квадратов» подразумевает, что сумма квадратов отклонений значений результирующего признака от теоретических должна быть …
меньше средней ошибки аппроксимации
меньше уровня значимости, принятого при проверке статистических гипотез
равной нулю
минимальной