Вопрос № 718976 - Эконометрика
Квадрат частного коэффициента корреляции 
, 
представляет собой…
, представляет собой…
Варианты ответов
-
долю дисперсии
, объяснённой переменными 
-
долю дисперсии y, объяснённую добавлением переменной xj к набору факторных переменных
-
долю дисперсии
, объяснённой переменными 
-
долю дисперсии y , объяснённую переменной xj после удаления эффекта от действия переменных
Правильный ответ
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
Похожие вопросы
Квадрат частного коэффициента корреляции 
, 
представляет собой…
, представляет собой…
долю дисперсии 
, объяснённой переменными 
, объяснённой переменными
долю дисперсии 
, объяснённой переменными 
, объяснённой переменными
долю дисперсии y, объяснённую добавлением переменной xj к набору факторных переменных 
долю дисперсии y , объяснённую переменной xj после удаления эффекта от действия переменных 
Квадрат частного коэффициента корреляции 
, 
представляет собой…
, представляет собой…
долю дисперсии 
, объяснённой переменными 
, объяснённой переменными
долю дисперсии 
, объяснённой переменными 
, объяснённой переменными
долю дисперсии y, объяснённую добавлением переменной xj к набору факторных переменных 
долю дисперсии y , объяснённую переменной xj после удаления эффекта от действия переменных 
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Пусть для множественной линейной регрессии 
оценки 
параметров теоретической регрессии 
таковы, что гипотеза 
отвергается, а гипотезы 
принимаются. Это означает, что…
оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что…
добавление переменных 
и 
приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией 
по 
и приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией по
добавление переменной 
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
по переменным 
и 
не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией по переменным и
добавление переменной 
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией 
только по переменным 
и 
значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией только по переменным и
совместное добавление переменных 
и 
не приведет к значимому улучшению предсказания 
по сравнению с регрессией 
только по 
и не приведет к значимому улучшению предсказания по сравнению с регрессией только по
Выберите значение коэффициента корреляции, которое характеризует функциональную связь между переменными у и х.
Если значение коэффициента корреляции, рассчитанное для линейного уравнения регрессии 
равно единице, то …
равно единице, то …
связь между параметрами a и b функциональная
величина 
оказывает существенное влияние на переменную у
оказывает существенное влияние на переменную у
связь между переменными у и х функциональная
величина 
не оказывает влияния на переменную у
не оказывает влияния на переменную у
Значение коэффициента детерминации, рассчитанное для линейного уравнения парной регрессии 
составило 
. Следовательно, значение линейного коэффициента парной корреляции 
может быть равно …
составило . Следовательно, значение линейного коэффициента парной корреляции может быть равно …
0,09; если b > 0
–0,09; если b > 0
0,9; если b > 0
- 0,9; если b < 0