Вопрос № 719043 - Эконометрика
Квадрат коэффициента множественной корреляции называется …
-критерия Стьюдента
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
Квадрат коэффициента множественной корреляции называется …
автокорреляционной функцией
критическим значением 
-критерия Стьюдента
-критерия Стьюдента
дисперсией на одну степень свободы
коэффициентом множественной (общей) детерминации
Квадрат коэффициента множественной корреляции называется …
автокорреляционной функцией
критическим значением 
-критерия Стьюдента
-критерия Стьюдента
дисперсией на одну степень свободы
коэффициентом множественной (общей) детерминации
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Коэффициент множественной детерминации равен 0,49. Это означает, что …
0,49 % вариации результата объясняется факторами, включенными в уравнение множественной регрессии, а 0,51 % - прочими причинами
51 % вариации результата объясняется факторами, включенными в уравнение множественной регрессии, а 49 % - прочими причинами
0,51 % вариации результата объясняется факторами, включенными в уравнение множественной регрессии, а 0,49 % - прочими причинами
49 % вариации результата объясняется факторами, включенными в уравнение множественной регрессии, а 51 % - прочими причинами
Пусть исследуется линейная зависимость вида 
и оценена регрессия 
, 
– фактические значения, а 
– расчетные значения зависимой переменной, 
. Тогда общую дисперсию можно оценить по формуле …
и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда общую дисперсию можно оценить по формуле … 
Пусть исследуется линейная зависимость вида 
и оценена регрессия 
, 
– фактические значения, а 
– расчетные значения зависимой переменной, 
. Тогда объясненную дисперсию можно оценить по формуле …
и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда объясненную дисперсию можно оценить по формуле … 
Пусть исследуется линейная зависимость вида 
и оценена регрессия 
, 
– фактические значения, а 
– расчетные значения зависимой переменной, 
. Тогда остаточную дисперсию можно оценить по формуле …
и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда остаточную дисперсию можно оценить по формуле … 
