Вопрос № 718654 - Эконометрика
Для линейной регрессионной модели 
гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...
гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
Похожие вопросы
Для линейной регрессионной модели 
гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...
гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...
стремление к нулю
тенденцию к уменьшению
изменчивость
постоянство
Для линейной регрессионной модели 
гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...
гомоскедастичностью называют свойство дисперсии случайного отклонения при любом наблюдении проявлять ...
изменчивость
стремление к нулю
тенденцию к уменьшению
постоянство
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Дисперсия значения случайной компоненты в линейной регрессионной модели 
зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.
зависит от номера наблюдения. Это свидетельствует о(об) ______ остатков.
равномерном распределении
автокорреляции
гомоскедастичности
гетероскедастичности
Для линейной регрессионной модели 
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Отсутствие систематической связи между любыми двумя случайными отклонениями в линейной регрессионной модели 
в аналитической форме записывается следующим образом ____ (
)
в аналитической форме записывается следующим образом ____ () 
Для линейной регрессионной модели 
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей 
не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей 
. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
величина и определенный знак фактического значения случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей . Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
наличии гомоскедастичности
отсутствии гетероскедастичности
нормальном распределении
отсутствии автокорреляции