Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ...
Варианты ответов
Правильный ответ
Помогли ответы? Ставь лайк 👍
Расскажи другу:
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 19:44 На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ...
Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ...
Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ...
Взвешенный метод наименьших квадратов предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии , с использованием известного среднеквадратического отклонения случайного возмущения, к виду ...
Доступный обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности и использования гипотезы о пропорциональности дисперсий отклонений квадратам -го фактора предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии к виду ...