Вопрос № 80156 - Эконометрика

Суть метода наименьших квадратов (МНК) состоит …

Варианты ответов

в максимизации суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от ее расчетного (моделируемого) значения,
в минимизации суммы квадратов отклонений фактического значения зависимой переменной от ее расчетного (моделируемого) значения
в максимизации абсолютных величин отклонений фактического значения от расчетного
в минимизации суммы отклонений фактического значения от расчетного

Тип вопроса: Вопрос с одним правильными вариантом

Правильный ответ

Ответ на этот вопрос уже получили: 18 раз(а)

Помогли ответы? Ставь лайк 👍

Расскажи другу:

Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 09 Январь 2016 в 21:00
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 09 Январь 2016 в 21:00

Вопрос № 65476

Второй шаг двухшагового метода наименьших квадратов состоит в определении структурных коэффициентов традиционным методом наименьших квадратов по теоретическим значениям ...

экзогенных переменных

экзогенных переменных и исходным данным для эндогенных переменных

эндогенных переменных и исходным данным для эндогенных переменных

эндогенных переменных и исходным данным для экзогенных переменных

Вопрос № 283073

Оценки параметров, найденные при помощи метода наименьших квадратов обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности, если предпосылки метода наименьших квадратов …

можно не учитывать

можно исключить

не выполняются

выполняются

Другие вопросы по предмету Эконометрика

Установите соответствие между эконометрическими терминами и их определениями.

1. автокорреляция уровней временного ряда
2. коэффициент автокорреляции уровней временного ряда
3. автокорреляционная функция
4. коррелограмма

корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда

коэффициент линейной корреляции между последовательными уровнями

последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т.д. порядков

график зависимости значений автокорреляционной функции от величины лага

Вопрос № 80314

Найдите объясненную дисперсию на одну степень для уравнения множественной линейной регрессии с двумя регрессорами, рассчитанного на основании 23 наблюдений, если общая сумма квадратов отклонений равна 120, а остаточная сумма квадратов равна 30.