Вопрос № 580292 - Эконометрика
Пусть для множественной линейной регрессии 
оценки 
параметров теоретической регрессии 
таковы, что гипотеза 
отвергается, а гипотезы 
принимаются. Это означает, что…
оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что…
Варианты ответов
-
совместное добавление переменных
и 
не приведет к значимому улучшению предсказания 
по сравнению с регрессией 
только по 
-
добавление переменной
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
только по переменным 
и 
-
добавление переменной
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
по переменным 
и 
-
добавление переменных
и 
приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией 
по 
Правильный ответ
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
Похожие вопросы
Пусть для множественной линейной регрессии 
оценки 
параметров теоретической регрессии 
таковы, что гипотеза 
отвергается, а гипотезы 
принимаются. Это означает, что…
оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что…
добавление переменных 
и 
приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией 
по 
и приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией по
добавление переменной 
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
по переменным 
и 
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией по переменным и
добавление переменной 
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
только по переменным 
и 
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией только по переменным и
совместное добавление переменных 
и 
не приведет к значимому улучшению предсказания 
по сравнению с регрессией 
только по 
и не приведет к значимому улучшению предсказания по сравнению с регрессией только по
Пусть для множественной линейной регрессии 
оценки 
параметров теоретической регрессии 
таковы, что гипотеза 
отвергается, а гипотезы 
принимаются. Это означает, что…
оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что…
добавление переменных 
и 
приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией 
по 
и приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией по
добавление переменной 
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
по переменным 
и 
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией по переменным и
добавление переменной 
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
только по переменным 
и 
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией только по переменным и
совместное добавление переменных 
и 
не приведет к значимому улучшению предсказания 
по сравнению с регрессией 
только по 
и не приведет к значимому улучшению предсказания по сравнению с регрессией только по Другие вопросы по предмету Эконометрика
В эконометрических моделях с m независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной 
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных 
на величину 
(
). В данных обозначениях формула для расчета оценки общей дисперсии зависимой переменной 
имеет вид:
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных на величину (). В данных обозначениях формула для расчета оценки общей дисперсии зависимой переменной имеет вид: 
В эконометрических моделях с m независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной 
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных 
на величину 
(
). В данных обозначениях формула для расчета оценки объясненной дисперсии 
имеет вид:
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных на величину (). В данных обозначениях формула для расчета оценки объясненной дисперсии имеет вид: 
В эконометрических моделях с m независимыми переменными наблюдаемые значения зависимой переменной 
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных 
на величину 
(
). В данных обозначениях формула для расчета оценки остаточной дисперсии 
имеет вид:
, i=1, 2, …, n, отличаются от модельных на величину (). В данных обозначениях формула для расчета оценки остаточной дисперсии имеет вид: 
В эконометрических моделях «общая» дисперсия – это дисперсия…
случайных отклонений
значений объясняющего фактора
расчетных значений результативного фактора
наблюдаемых значений результативного фактора