Вопрос № 335206 - Эконометрика
Для линейной регрессионной модели 
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
Похожие вопросы
Для линейной регрессионной модели 
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Для линейной регрессионной модели 
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Отсутствие систематической связи между любыми двумя случайными отклонениями в линейной регрессионной модели 
в аналитической форме записывается следующим образом ...
в аналитической форме записывается следующим образом ... 
Для линейной регрессионной модели 
величина и определенный знак фактического значения любой случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
величина и определенный знак фактического значения любой случайной составляющей не должны обуславливать величину и знак фактического значения другой случайной составляющей. Выполнение этого условия свидетельствует о(об) ______ остатков.
наличии гомоскедастичности
отсутствии гетероскедастичности
нормальном распределении
отсутствии автокорреляции
Регрессионные остатки и объясняющая переменная в линейной регрессионной модели 
независимы друг от друга ...
независимы друг от друга ...
условием линеаризации
требованием критерия Дарбина-Уотсона
Признаком гетероскедастичности остатков
одной из предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Требования независимости регрессионных остатков и объясняющих переменных в классической линейной регрессионной модели 
обуславливает получение ______ оценок параметров регрессии.
обуславливает получение ______ оценок параметров регрессии.
смещенных
состоятельных
эффективных
несмещенных