Вопрос № 579484 - Эконометрика
Укажите верные утверждения по поводу модели 
:
: 
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 внутренне нелинейных
невозможно линеаризовать
относится к классу моделей нелинейных по параметрам
относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно привести к линейному виду)
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)
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Укажите верные утверждения по поводу модели :
:
относится к типу нелинейных моделей внутренне нелинейных
невозможно линеаризовать
относится к классу моделей нелинейных по параметрам
относится к типу нелинейных моделей внутренне линейных (которые можно привести к линейному виду)
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: 