Вопрос № 46819 - Эконометрика
Несмещенная оценка 
параметра 
имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра 
, вычисленных по выборкам одного и того же объема 
. Такая оценка называется ...
параметра имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра , вычисленных по выборкам одного и того же объема . Такая оценка называется ...
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 29 Ноябрь 2015 в 15:20
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 29 Ноябрь 2015 в 15:20
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 29 Ноябрь 2015 в 15:20
Похожие вопросы
Пусть оценивается регрессия 
. Чем больше фактор случайности, тем оценки 
и 
параметров 
и 
_____ при прочих равных условиях.
. Чем больше фактор случайности, тем оценки и параметров и _____ при прочих равных условиях.
будут лучше в смысле состоятельности
будут лучше в смысле эффективности
будут ближе к нулю
будут хуже в смысле эффективности
Эмпирический коэффициент 
регрессии 
является состоятельной оценкой теоретического коэффициента 
регрессии
при условии, что ...
регрессии является состоятельной оценкой теоретического коэффициента регрессиипри условии, что ...
дисперсия оценки 
равна 1
равна 1
математическое ожидание оценки 
равно нулю
равно нулю 
сходится по вероятности к 
при числе наблюдений, стремящемся к 0 
сходится по вероятности к 
при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности Другие вопросы по предмету Эконометрика
Формула подсчета коэффициента детерминации имеет следующий вид …
Множественная линейная регрессионная модель, в которой не выполняются условия гомоскедастичности и (или) имеет место автокорреляция остатков, называется ______ регрессионной моделью.
нелинейной
множественной линейной
парной
обобщенной линейной
Для преодоления проблемы автокорреляции служит …
косвенный метод наименьших квадратов
метод наименьших квадратов
двухшаговый метод наименьших квадратов
обобщенный метод наименьших квадратов
Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК…
остатки приравниваются к нулю
уменьшается количество наблюдений
остатки не изменяются
преобразуются исходные уровни переменных