Вопрос № 335195 - Эконометрика
Для линейной регрессионной модели 
математическое ожидание случайного отклонения 
равно нулю. Это утверждение является ...
математическое ожидание случайного отклонения равно нулю. Это утверждение является ...
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
Похожие вопросы
Для линейной регрессионной модели 
математическое ожидание случайного отклонения 
равно нулю. Это утверждение является ...
математическое ожидание случайного отклонения равно нулю. Это утверждение является ...
критерием Стьюдента
условием линеаризации
нарушением предпосылок метода наименьших квадратов
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов
Для линейной регрессионной модели 
математическое ожидание случайного отклонения 
равно нулю. Это утверждение является ...
математическое ожидание случайного отклонения равно нулю. Это утверждение является ...
критерием Стьюдента
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Случайное возмущение 
, присутствующее в регрессионной модели 
в среднем не оказывает влияния на зависимую переменную. В аналитической форме это утверждение имеет вид ...
, присутствующее в регрессионной модели в среднем не оказывает влияния на зависимую переменную. В аналитической форме это утверждение имеет вид ... 
Отсутствие систематического смещения случайного возмущения 
в регрессионной модели 
представляет собой ...
в регрессионной модели представляет собой ...
теорему Гаусса-Маркова
условие нормального распределения фактора 
условие статистической значимости регрессионного уравнения
одну из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Оценки, являющиеся линейными функциями от выборочных наблюдений, называются ...
несмещенными
состоятельными
эффективными
линейными
Нарушения требования 
приводит к ______ в оценках параметров линейной регрессионной модели.
приводит к ______ в оценках параметров линейной регрессионной модели.
усилению состоятельности
изменению смещения
несмещенности
отсутствию эффективности