Вопрос № 59111 - Эконометрика
Для регрессионной модели 
выявлено, что остатки являются гетероскедастичными, при этом дисперсия остатков находится в зависимости от значения фактора с коэффициентом пропорциональности Кi, то есть 
Тогда для исключения гетероскедастичности следует оценивать параметры уравнения …
выявлено, что остатки являются гетероскедастичными, при этом дисперсия остатков находится в зависимости от значения фактора с коэффициентом пропорциональности Кi, то есть Тогда для исключения гетероскедастичности следует оценивать параметры уравнения … 
Вопрос задал(а): Мария Денисова, 10 Декабрь 2015 в 18:12
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 10 Декабрь 2015 в 18:13
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 10 Декабрь 2015 в 18:13
Похожие вопросы
Для регрессионной модели 
выявлено, что остатки являются гетероскедастичными, при этом дисперсия остатков находится в зависимости от значения фактора с коэффициентом пропорциональности Кi, то есть 
Тогда для исключения гетероскедастичности следует оценивать параметры уравнения …
выявлено, что остатки являются гетероскедастичными, при этом дисперсия остатков находится в зависимости от значения фактора с коэффициентом пропорциональности Кi, то есть Тогда для исключения гетероскедастичности следует оценивать параметры уравнения … 
Регрессионная модель 
с гетероскедастичными остатками 
может быть записана в виде _____, где 
– гомоскедастичные остатки.
с гетероскедастичными остатками может быть записана в виде _____, где – гомоскедастичные остатки. 
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Выберите поле корреляции, соответствующее зависимости между х и у, если известно, что зависимость между переменными обратная (при увеличении х значение у уменьшается) и теснота связи сильная.
На рисунке представлена реализация …
процесса, нестационарного по дисперсии
стационарного процесса
процесса, нестационарного как по дисперсии, так и по математическому ожиданию
процесса, нестационарного по математическому ожиданию
Визуальным способом проверки остатков на случайный характер является…
тест Голдфелда-Квандта
метод наименьших квадратов
метод главных компонент
графический метод
Дисперсия значения случайной компоненты в линейной регрессионной модели 
зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.
зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.
равномерном распределении
гомоскедастичности
автокорреляции
гетероскедастичности