Для линейной регрессионной модели фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях...: ответ на тест 335206 - Эконометрика
Для линейной регрессионной модели фактические значения случайных возмущений в различных наблюдениях не зависят друг от друга. Это утверждение является ...
Варианты ответов
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
критерием Фишера
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
Правильный ответ
Помогли ответы? Ставь лайк 👍
Расскажи другу:
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 01:44 На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
Для линейной регрессионной модели 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 ...
теоремой Гаусса-Маркова
законом больших чисел
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии
Отсутствие систематической связи между любыми двумя случайными отклонениями в линейной регрессионной модели 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.
Требования независимости регрессионных остатков и объясняющих переменных в классической линейной регрессионной модели обуславливает получение ______ оценок параметров регрессии.