Вопрос № 109721 - Эконометрика
Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если справедливы следующие утверждения:
Варианты ответов
- фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю больше критического (табличного)
- вероятность того, что этот коэффициент равен 0 близка к 100 %
- доверительный интервал для этого коэффициента не содержит 0
- фактическое значение статистики Стьюдента для этого коэффициента по модулю меньше критического (табличного)
Правильный ответ
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 24 Май 2016 в 15:41
На вопрос ответил(а): Бунакова Мария, 24 Май 2016 в 15:41
На вопрос ответил(а): Бунакова Мария, 24 Май 2016 в 15:41
Похожие вопросы
Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а t крит - критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:
Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а tкрит – критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:
Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а tкрит – критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:
Пусть t – рассчитанная для коэффициента регрессии статистика Стьюдента, а t крит - критическое значение этой статистики. Коэффициент регрессии считается статистически значимым, если выполняются следующие неравенства:
t - t крит < 0
|t| < t крит
t > t крит
t < -t крит
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Методом присвоения числовых значений фиктивным переменным не является …
присвоение цифровых меток
присвоение количественных значений
ранжирование
нахождение среднего значения
Число степеней свободы остаточной суммы квадратов отклонений при 
наблюдениях для множественной линейной регрессии 
равно ...
наблюдениях для множественной линейной регрессии равно ... 
1
Квадрат частного коэффициента корреляции 
, 
представляет собой…
, представляет собой…
долю дисперсии 
, объяснённой переменными 
, объяснённой переменными
долю дисперсии 
, объяснённой переменными 
, объяснённой переменными
долю дисперсии y, объяснённую добавлением переменной xj к набору факторных переменных 
долю дисперсии y , объяснённую переменной xj после удаления эффекта от действия переменных 
Для нелинейной зависимости построено поле корреляции. По значению индекса детерминации, рассчитанному для данной модели, можно утверждать, что доля остаточной дисперсии равна …
100 %
1
+1
0