Вопрос № 579483 - Эконометрика
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
Варианты ответов
- линеаризуется в линейную модель парной регрессии
- относится к типу нелинейных моделей линейных по параметрам
- оценки параметров регрессии нельзя определить с помощью МНК
- относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных (которые нельзя привести к линейному виду)
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
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных
невозможно линеаризовать
относится к классу моделей нелинейных по параметрам
относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно привести к линейному виду)
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
относится к классу линейных моделей
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
относится к классу нелинейных моделей, но линейных по параметрам
линеаризуется в линейную модель множественной регрессии
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
линеаризуется в линейную модель парной регрессии заменой 
невозможно линеаризовать
относится к классу нелинейных моделей
линеаризуется в линейную модель парной регрессии заменой 
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных
невозможно линеаризовать
относится к классу моделей нелинейных по параметрам
относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно привести к линейному виду)
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
оценки параметров модели можно получить только с помощью итерационных процедур
сводится к множественной линейной регрессии относительно логарифмов исходных переменных
относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно привести к линейному виду)
Укажите условия, необходимые для использования МНК для оценки параметров нелинейных уравнений регрессии.
модель должна быть внутренне нелинейной
случайные отклонения должны быть линеаризованной модели не должны удовлетворять предпосылкам МНК
модель должна быть линейной по параметрам или внутренне линейной
случайные отклонения линеаризованной модели должны удовлетворять предпосылкам МНК