Вопрос № 335204 - 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, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
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 ...
изменчивость
тенденцию к уменьшению
стремление к нулю
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 ...
стремление к нулю
тенденцию к уменьшению
изменчивость
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 любой 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 любой 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