Вопрос № 718658 - Эконометрика
Для линейной регрессионной модели 
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей 
не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей 
. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей . Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
Похожие вопросы
Для линейной регрессионной модели 
величина и определенный знак фактического значения любой случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
величина и определенный знак фактического значения любой случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
наличии гомоскедастичности
отсутствии гетероскедастичности
нормальном распределении
отсутствии автокорреляции
Для линейной регрессионной модели 
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей 
не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей 
. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей . Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
наличии гомоскедастичности
отсутствии гетероскедастичности
нормальном распределении
отсутствии автокорреляции
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Истинная форма взаимосвязи между результирующей и объясняющими переменными в регрессионной модели линейна относительно параметров. Это утверждение является ...
нарушением предпосылок метода наименьших квадратов
условием линеаризации
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Регрессионные остатки и объясняющая переменная в линейной регрессионной модели 
независимы друг от друга ...
независимы друг от друга ...
признаком гетероскедастичности остатков
условием линеаризации
нарушением предпосылок метода наименьших квадратов
одной из предпосылок метода наименьших квадратов
Требования независимости регрессионных остатков и объясняющих переменных в классической линейной регрессионной модели 
обуславливает получение ______ оценок параметров регрессии.
обуславливает получение ______ оценок параметров регрессии.
эффективных
смещенных
состоятельных
несмещенных
В линейной регрессионной модели 
независимость случайного отклонения от объясняющих переменных в аналитической форме записывается в виде ...
независимость случайного отклонения от объясняющих переменных в аналитической форме записывается в виде ... 
(i = 1…n) 
(i = 1…n) 
(i = 1…n) 
(i = 1…n)