Вопрос № 1026166 - Эконометрика
Пусть 
– оценка параметра 
регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; 
– математическое ожидание оценки 
. В том случае если 
, то оценка обладает свойством …
– оценка параметра регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; – математическое ожидание оценки . В том случае если , то оценка обладает свойством …
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 17:27
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 17:27
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 17:27
Похожие вопросы
Пусть 
– оценка параметра 
регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; 
– математическое ожидание оценки 
. В том случае если 
, то оценка обладает свойством …
– оценка параметра регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; – математическое ожидание оценки . В том случае если , то оценка обладает свойством …
состоятельности
эффективности
смещенности
несмещенности
Оценка вектора параметров для классической линейной регрессионой модели, полученная традиционным методом наименьших квадратов 
,
где
– детерминированная матрица регрессоров
– вектор-столбец значений результативного признака.
Оценка вектора параметров для обобщенной линейной регрессионной модели с использованием автоковариационной матрицы случайных возмущений
, полученная обобщенным методом наименьших квадратов, имеет вид ...
,где
– детерминированная матрица регрессоров – вектор-столбец значений результативного признака. Оценка вектора параметров для обобщенной линейной регрессионной модели с использованием автоковариационной матрицы случайных возмущений
, полученная обобщенным методом наименьших квадратов, имеет вид ... 
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Из несмещенности оценки параметра следует, что среднее значение остатков равно …
-1
1
0
Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …
дисперсия остатков минимальная
дисперсия остатков не зависит от величины 
точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки
математическое ожидание остатков равно нулю
Состоятельность оценок параметров регрессии означает, что …
математическое ожидание остатков равно нулю
дисперсия остатков не зависит от величины 
дисперсия остатков минимальная
точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки
Для регрессионной модели вида 
построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами 
, данное графическое отображение зависимости называется …
построена на координатной плоскости совокупность точек с координатами , данное графическое отображение зависимости называется …
случайными факторами
параметрами уравнения
множественной регрессией
полем корреляции