Вопрос № 877004 - Эконометрика
При методе наименьших квадратов параметры уравнения парной линейной регрессии 
определяются из условия ______ остатков 
.
определяются из условия ______ остатков .
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 15:31
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 15:31
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 15:31
Похожие вопросы
При методе наименьших квадратов параметры уравнения парной линейной регрессии 
определяются из условия ______ остатков 
.
определяются из условия ______ остатков .
равенства нулю
минимизации модулей
равенства нулю суммы квадратов
минимизации суммы квадратов
При методе наименьших квадратов параметры уравнения парной линейной регрессии 
определяются из условия ______ остатков 
.
определяются из условия ______ остатков .
равенства нулю
минимизации модулей
равенства нулю суммы квадратов
минимизации суммы квадратов
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Величина 
называется …
называется …
переменной
оценкой параметра
значением параметра
случайной составляющей
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле 
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
, где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
бесконечно малой
нулевой
положительной
отрицательной
Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле 
, где 
– значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения 
будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
, где – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Минимальная величина значения будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.
нулевой
бесконечно малой
отрицательной
положительной
Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является ____ остатков.
нулевая средняя величина
случайный характер
отсутствие автокорреляции
гетероскедатичность