Вопрос № 579485 - Эконометрика
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
Варианты ответов
- относится к классу моделей нелинейных по параметрам
- относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных
- невозможно линеаризовать
- относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно 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 линейных по параметрам
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных (которые нельзя привести к линейному виду)
оценки параметров регрессии нельзя определить с помощью МНК
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
:
относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных (которые нельзя привести к линейному виду)
линеаризуется в линейную модель множественной регрессии
относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно привести к линейному виду)
линеаризуется в линейную модель парной регрессии
Другие вопросы по предмету Эконометрика
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
Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии 
.
.
выполняется замена переменной X2 на Z
задается спецификация модели в виде 
, где 
, где
оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2
определяются исходные параметры из тождеств: 
Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии 
.
.
находятся логарифмы правой и левой частей нелинейного уравнения
задается спецификация модели, линейная относительно логарифмов исходных переменных 
, где 
, где
оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2
определяются исходные параметры из тождеств: 