Вопрос № 849892 - Эконометрика
Примерами уравнений регрессии, нелинейных относительно объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам, являются…
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 15:19
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 15:19
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 15:19
Похожие вопросы
Примерами уравнений регрессии, нелинейных относительно объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам являются:
Примерами уравнений регрессии, нелинейных относительно объясняющих переменных, но линейных по оцениваемым параметрам являются:
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Основные характеристики строго стационарного временного ряда 
– его средняя величина и дисперсия …
– его средняя величина и дисперсия …
зависят от t
зависят от величины 
, где 
– «сдвиг по времени»
, где – «сдвиг по времени»
меняются при изменении начала отсчета времени t
не зависят от t
Исследуется линейная зависимость показателя y от регрессора x. Имеется таблица данных по 6 объектам наблюдения:
Известно, что коэффициент регрессии равен 3,25. Если известно, что новое значение регрессора равно 13, а ошибка модели для нового объекта наблюдения (–0,5), значение показателя y для нового объекта наблюдения составит …
Известно, что коэффициент регрессии равен 3,25. Если известно, что новое значение регрессора равно 13, а ошибка модели для нового объекта наблюдения (–0,5), значение показателя y для нового объекта наблюдения составит …
Исследуется линейная зависимость показателя y от регрессора x. Имеется таблица данных по 8 объектам наблюдения:
Известно, что коэффициент регрессии равен 1,15. Если известно, что новое значение регрессора равно 55, а ошибка модели для нового объекта наблюдения 4, значение показателя y для нового объекта наблюдения составит _____ . Ответ округлите до целого числа.
Известно, что коэффициент регрессии равен 1,15. Если известно, что новое значение регрессора равно 55, а ошибка модели для нового объекта наблюдения 4, значение показателя y для нового объекта наблюдения составит _____ . Ответ округлите до целого числа.
Исследуется линейная зависимость показателя y от регрессора x. Имеется таблица данных по 5 объектам наблюдения:
Известно, что коэффициент регрессии равен 0,47. Если известно, что новое значение регрессора равно 35, а ошибка модели для нового объекта наблюдения (–2,6), значение показателя y для нового объекта наблюдения, составит ______. Ответ округлите до целого числа.
Известно, что коэффициент регрессии равен 0,47. Если известно, что новое значение регрессора равно 35, а ошибка модели для нового объекта наблюдения (–2,6), значение показателя y для нового объекта наблюдения, составит ______. Ответ округлите до целого числа.