Вопрос № 579199 - Эконометрика
Выберите среди приведенных утверждение, являющееся одной из предпосылок МНК
Варианты ответов
-
дисперсия остатков является величиной постоянной
-
дисперсия остатков является величиной зависящей от объясняющих переменных
-
дисперсия остатков не является величиной постоянной
-
дисперсия остатков является величиной пропорциональной математическому ожиданию зависимой переменной
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
Выберите среди приведенных утверждение, являющееся одной из предпосылок МНК
дисперсия остатков является величиной пропорциональной математическому ожиданию зависимой переменной 
дисперсия остатков является величиной зависящей от объясняющих переменных 
дисперсия остатков не является величиной постоянной 
дисперсия остатков является величиной постоянной 
Выберите среди приведенных утверждение, являющееся одной из предпосылок МНК
математическое ожидание случайного отклонения 
равно -1
равно -1
математическое ожидание квадрата случайного отклонения 
равно 0
равно 0
математическое ожидание квадрата случайного отклонения 
равно 1
равно 1
математическое ожидание случайного отклонения 
равно 0
равно 0 Другие вопросы по предмету Эконометрика
Значения статистики Дарбина-Уотсона, рассчитываемые по формуле 
, где 
- коэффициент автокорреляции остатков, находится в промежутке …
, где - коэффициент автокорреляции остатков, находится в промежутке … 
На рисунке отражены результаты теста Дарбина-Уотсона. 
Где 
, 
– соответственно нижняя и верхняя границы для критического значения, а 
– наблюдаемое значения критерия Дарбина-Уотсона (
, где - коэффициент автокорреляции остатков). Можно сделать вывод что…
Где , – соответственно нижняя и верхняя границы для критического значения, а – наблюдаемое значения критерия Дарбина-Уотсона (, где - коэффициент автокорреляции остатков). Можно сделать вывод что…
нельзя ни отклонить, ни принять нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели (зона неопределенности).
в остатках регрессионной модели присутствует отрицательная автокорреляция.
в остатках регрессионной модели присутствует положительная автокорреляция.
нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели (автокорреляция в остатках отсутствует).
На рисунке отражены результаты теста Дарбина-Уотсона. 
Где 
, 
– соответственно нижняя и верхняя границы для критического значения, а 
– наблюдаемое значения критерия Дарбина-Уотсона (
, где 
- коэффициент автокорреляции остатков). Можно сделать вывод что…
Где , – соответственно нижняя и верхняя границы для критического значения, а – наблюдаемое значения критерия Дарбина-Уотсона (, где - коэффициент автокорреляции остатков). Можно сделать вывод что…
в остатках регрессионной модели присутствует отрицательная автокорреляция.
нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели (автокорреляция в остатках отсутствует).
в остатках регрессионной модели присутствует положительная автокорреляция.
нельзя ни отклонить, ни принять нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели (зона неопределенности).
На рисунке отражены результаты теста Дарбина-Уотсона. 
Где 
, 
– соответственно нижняя и верхняя границы для критического значения, а 
– наблюдаемое значения критерия Дарбина-Уотсона (
, где 
- коэффициент автокорреляции остатков). Можно сделать вывод что…
Где , – соответственно нижняя и верхняя границы для критического значения, а – наблюдаемое значения критерия Дарбина-Уотсона (, где - коэффициент автокорреляции остатков). Можно сделать вывод что…
в остатках регрессионной модели присутствует отрицательная автокорреляция.
нельзя ни отклонить, ни принять нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели (зона неопределенности).
нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели (автокорреляция в остатках отсутствует).
в остатках регрессионной модели присутствует положительная автокорреляция.