Вопрос № 579244 - Эконометрика
Пусть оценивается регрессия 
. Чем больше фактор случайности, тем оценки 
и 
параметров 
и 
…
. Чем больше фактор случайности, тем оценки и параметров и …
Варианты ответов
- будут лучше (в смысле эффективности) при прочих равных условиях
- будут ближе к нулю при прочих равных условиях
- будут лучше (в смысле состоятельности) при прочих равных условиях
- будут хуже (в смысле эффективности) при прочих равных условиях
Правильный ответ
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
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 ближе к нулю
будут лучше в смысле эффективности
будут лучше в смысле состоятельности
будут хуже в смысле эффективности
Пусть оценивается регрессия . Чем больше фактор случайности, тем оценки и параметров и _____ при прочих равных условиях.
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Пусть оценивается регрессия 
и выполнены все предпосылки МНК. Тогда полученные оценки 
и 
параметров 
и 
будут …
и выполнены все предпосылки МНК. Тогда полученные оценки и параметров и будут …
нелинейными несмещенными неэффективными
линейными несмещенными неэффективными
линейными смещенными эффективными
линейными несмещенными эффективными
Если оценки параметров уравнения регрессии обладают свойствами состоятельности, эффективности и несмещенности, то …
предпосылки метода наименьших квадратов не выполняются
точность модели снижается с увеличением объема выборки
что при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться
возможен переход от точечного оценивания к интервальному
При нарушении условий Гаусса-Маркова о независимости остатков для вычисления устойчивых эффективных оценок применяется…
двухшаговый МНК
обычный МНК
трехшаговый МНК
обобщенный (взвешенный) МНК
Пусть в модели линейной регрессии 
нарушено одно из условий Гаусса-Маркова: математическое ожидание ошибок равно 0 
, а дисперсия остатков 
пропорциональна величине 
, 
– неизвестная постоянная, характеризующая дисперсию ошибки при соблюдении предпосылки о гетероскедастичности. Для перехода к уравнению с гомоскедастичными остатками все переменные уравнения необходимо поделить на величину…
нарушено одно из условий Гаусса-Маркова: математическое ожидание ошибок равно 0 , а дисперсия остатков пропорциональна величине , – неизвестная постоянная, характеризующая дисперсию ошибки при соблюдении предпосылки о гетероскедастичности. Для перехода к уравнению с гомоскедастичными остатками все переменные уравнения необходимо поделить на величину… 
