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
законом больших чисел
теоремой Гаусса-Маркова
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.