Вопрос № 579478 - Эконометрика
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.
Варианты ответов
-
- 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)
-
Правильный ответ
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 видом нелинейной зависимости и исходным соотношением метода наименьших квадратов, применяемого для оценки параметров линеаризованного уравнения регрессии.
1.
2.
3.
4.
1.
2.
3.
4.
сумма квадратов отклонений фактических и расчетных значений зависимой переменной равна 0 (имеет место функциональная зависимость Y от Х)
требования к остаткам модели методом наименьших квадратов 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)
Другие вопросы по предмету Эконометрика
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
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
относится к классу линейных моделей
линеаризуется в линейную модель множественной регрессии
относится к классу нелинейных моделей линейных по параметрам
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных (которые нельзя привести к линейному виду)
линеаризуется в линейную модель множественной регрессии
относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно привести к линейному виду)
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
линеаризуется в линейную модель множественной регрессии
относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных (которые нельзя привести к линейному виду)
относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно привести к линейному виду)
для получения качественных оценок параметров уравнения логарифмы отклонений (
) должны удовлетворять предпосылкам МНК относительно остатков модели
) должны удовлетворять предпосылкам МНК относительно остатков модели