Вопрос № 718632 - Эконометрика
Отсутствие автокорреляции в остатках предполагает, что значения ______ модели не зависят друг от друга.
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
Похожие вопросы
Отсутствие автокорреляции в остатках предполагает, что значения ______ не зависят друг от друга
фактора
независимых переменных
результата
остатков
Для проверки предпосылки об отсутствии автокорреляции в остатках регрессионной модели определены критические значения критерия Дарбина-Уотсона, равные dl и du (см. рисунок).
Определите интервалы и / или отрезки зоны неопределенности гипотезы об отсутствии автокорреляции в остатках.
Определите интервалы и / или отрезки зоны неопределенности гипотезы об отсутствии автокорреляции в остатках.
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Оценки параметров, найденные при помощи метода наименьших квадратов обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности, если выполняются ______ метода наименьших квадратов.
допустимые значения
альтернативные гипотезы
нулевые гипотезы
предпосылки
Гетероскедастичность остатков чаще встречается при использовании…
фиктивных переменных
качественных переменных
временных рядов
перекрестных данных
В линейной регрессионной модели 
отклонение 
– величина случайная, а объясняющая переменная 
– величина неслучайная. Это утверждение является ...
отклонение – величина случайная, а объясняющая переменная – величина неслучайная. Это утверждение является ...
критерием Стьюдента
нарушением предпосылок метода наименьших квадратов
критерием Фишера
одной из основных предпосылок метода наименьших квадратов
В линейной регрессионной модели 
отклонение 
–нормально распределенная случайная величина. Это утверждение является ...
отклонение –нормально распределенная случайная величина. Это утверждение является ...
критерием Стьюдента
нарушением предпосылок метода наименьших квадратов
критерием Фишера
одной из предпосылок метода наименьших квадратов для оценки параметров регрессии