Вопрос № 59029 - 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.
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Декабрь 2015 в 16:47
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 10 Декабрь 2015 в 16:48
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 10 Декабрь 2015 в 16:48
Похожие вопросы
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
гомоскедастичности
автокорреляции
гетероскедастичности
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.
автокорреляции
гомоскедастичности
равномерном распределении
гетероскедастичности
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Выражение 
характеризует несмещенную оценку…
(
- теоретическое значение результативной переменной, 
- среднее значение результативной переменной, 
- число факторных переменных, включенных в линейное уравнение регрессии)
характеризует несмещенную оценку…(
- теоретическое значение результативной переменной, - среднее значение результативной переменной, - число факторных переменных, включенных в линейное уравнение регрессии)
дисперсии признака 
, необъясненной регрессией
, необъясненной регрессией
остаточной дисперсии признака 
общей дисперсии признака 
дисперсии признака 
, объясненной регрессией
, объясненной регрессией
Если коэффициент регрессии является несущественным, то для него выполняются условия …
расчетное значение t–критерия Стьюдента больше табличного
стандартная ошибка не превышает половину значения параметра
стандартная ошибка превышает половину значения параметра
расчетное значение t–критерия Стьюдента меньше табличного
Для регрессионной модели 
выявлено, что остатки являются гетероскедастичными, при этом дисперсия остатков находится в зависимости от значения фактора с коэффициентом пропорциональности Кi, то есть 
Тогда для исключения гетероскедастичности следует оценивать параметры уравнения …
выявлено, что остатки являются гетероскедастичными, при этом дисперсия остатков находится в зависимости от значения фактора с коэффициентом пропорциональности Кi, то есть Тогда для исключения гетероскедастичности следует оценивать параметры уравнения … 
Выберите поле корреляции, соответствующее зависимости между х и у, если известно, что зависимость между переменными обратная (при увеличении х значение у уменьшается) и теснота связи сильная.
