Вопрос № 579149 - Эконометрика
В исходное уравнение регрессии 
добавляются факторы 
,
, 
. При этом 
; 
; 
. Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно.
добавляются факторы ,, . При этом ; ; . Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно. 
и 
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
В исходное уравнение множественной регрессии 
добавляются факторы 
, 
, 
. При этом 
; 
; 
и 
. Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно.
добавляются факторы , , . При этом ; ; и . Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно.
только 
только
и 
и 
В исходное уравнение множественной регрессии 
добавляются факторы 
, 
, 
. При этом 
; 
; 
и 
. Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно.
добавляются факторы , , . При этом ; ; и . Определите, какие дополнительные факторы включать в исходное уравнение не целесообразно. 
и 
только 
только
и 
Другие вопросы по предмету Эконометрика
При построении модели множественной регрессии методом пошагового исключения переменных (по матрице парных коэффициентов корреляции) на первом этапе рассматривается…
модель с несколькими объясняющими переменными, которые имеют с зависимой переменной коэффициенты корреляции, по модулю большие 0,5
модель с одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наименьший коэффициент корреляции
модель с одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наибольший коэффициент корреляции
модель с полным перечнем объясняющих переменных
Мультиколлинеарность в модели множественной линейной регрессии выражается посредством достаточно тесной линейной зависимости …
остатков регрессии от объясняющих переменных
остатков регрессии от зависимой переменной
между последовательными значениями ряда остатков регрессионной модели
между объясняющими переменными
Мультиколлинеарность в модели линейной множественной регрессии может наблюдаться когда…
остатки модели не являются нормально распределенными
остатки модели связаны с объясняющими переменными
остатки модели связаны с зависимой переменной
одна из переменных является строгой (функциональной) или нестрогой (близкой к функциональной) линейной комбинацией остальных
Что из перечисленного является последствием мультиколлинеарности?
увеличение дисперсии зависимой переменной
снижение дисперсии оценок
снижение коэффициента детерминации 
значительное изменение оценок параметров из-за незначительного изменения объема выборки