Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда объясненная сумма квадратов отклонений равна величине …
Варианты ответов
Правильный ответ
Помогли ответы? Ставь лайк 👍
Расскажи другу:
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 00:25 На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда объясненная сумма квадратов отклонений равна величине …
Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда остаточная сумма квадратов отклонений равна величине …
Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия , – фактические значения, а – расчетные значения зависимой переменной, . Тогда остаточная сумма квадратов отклонений равна величине …
Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия . Для проверки гипотезы о статистической значимости построенной модели используется критерий …
Пусть исследуется линейная зависимость вида и оценена регрессия . Для проверки гипотезы о статистической значимости уравнения регрессии в целом и существенности исследуемой связи используется критерий …
В парной линейной регрессии остаточная сумма квадратов равна 100. Число пар наблюдений равно 27. Остаточная дисперсия на одну степень свободы будет равна …