Ответы на тесты по предмету Эконометрика (5041 вопросов)
В эконометрической модели линейного уравнения регрессии 
коэффициентом регрессии, характеризующим среднее изменение зависимой переменной при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения, является …
коэффициентом регрессии, характеризующим среднее изменение зависимой переменной при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения, является …
a
xj
y
bj
Для регрессионной модели по 20 объектам исходных данных построена модель линейного уравнения парной регрессии и рассчитаны следующие величины дисперсий: 
; 
; 
, где
– значение зависимой переменной по исходным данным; 
– значение зависимой переменной, вычисленное по регрессионной модели; 
– среднее значение зависимой переменной, определенное по исходным статистическим данным. Значение F-критерия Фишера для данного уравнения будет равно …
; ; , где – значение зависимой переменной по исходным данным; – значение зависимой переменной, вычисленное по регрессионной модели; – среднее значение зависимой переменной, определенное по исходным статистическим данным. Значение F-критерия Фишера для данного уравнения будет равно …
12
11
16,6
Нелинейным уравнением парной регрессии является …
Необходимость использования систем эконометрических уравнений вызвана …
отсутствием взаимосвязей между независимыми переменными регрессионной модели
более высоким качеством отдельного уравнения регрессии по сравнению с системой эконометрических уравнений
невозможностью адекватного описания экономических процессов только на основе одного уравнения
необходимостью учета всех существенных взаимосвязей внутри социально-экономической системы
Уравнением нелинейной регрессии, линейной по параметрам является …
Выберите верные утверждения по поводу приведенной формы системы эконометрических уравнений:
параметры приведенной формы не связаны с параметрами структурной формы
представлена в виде системы взаимозависимых уравнений
представлена в виде системы независимых уравнений
параметры приведенной формы могут быть выражены как нелинейные функции от параметров структурной формы
Выберите верные утверждения по поводу системы одновременных уравнений.
в ней могут присутствовать только экзогенные переменные
в ней могут присутствовать только эндогенные переменные
в ней одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях – в правую часть системы
может быть представлена в структурной форме модели и в приведенной форме
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Значение общей дисперсии на одну степень свободы равно отношению чисел, определенных на пересечении …
строки "Остаток" и столбцов "SS" и "df"
строки "Регрессия" и столбцов "SS" и "df"
столбца "MS" и строк "Регрессия" и "Остаток"
строки "Итого" и столбцов "SS" и "df"
Расположите в верной последовательности этапы построения мультипликативной модели Y=T∙S∙E, где Y – уровни временного ряда, T – трендовая компонента, S – сезонная компонента, E – случайная компонента.
выравнивание исходного ряда методом скользящей средней
расчет значений сезонной компоненты (S)
устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда
расчет значение трендовой компоненты (T)
расчет полученных по модели произведения трендовой и сезонной компонент (T∙S)
расчет абсолютных и относительных ошибок
По данным о значениях исследуемых показателей по 164 странам построена матрица парных коэффициентов корреляции.
По исходным данным критическое значение F-статистики для уравнения множественной регрессии имеет следующие значения степеней свободы k1 = ____ и k2 = …
По исходным данным критическое значение F-статистики для уравнения множественной регрессии имеет следующие значения степеней свободы k1 = ____ и k2 = …
При идентификации модели множественной регрессии 
количество оцениваемых параметров равно …
количество оцениваемых параметров равно …
6
4
3
5
На рисунке представлен график остатков некоторой модели регрессии. 
Для оценок параметров данной модели регрессии нарушено свойство …
Для оценок параметров данной модели регрессии нарушено свойство …
эффективности
нормального распределения остатков
состоятельности
несмещенности
В эконометрическую модель 
нелинейным образом включены …
нелинейным образом включены …
переменная у
параметр а
параметр b
переменная х
Установите соответствие между видом и классом системы эконометрических уравнений:
(1)
(2)
(1)
(2)
система независимых уравнений
система рекурсивных уравнений
система взаимозависимых (одновременных) уравнений
Системой рекурсивных уравнений является система вида …
Случайные колебания, обуславливающие относительно небольшие случайные отклонения уровней временного ряда от предполагаемых (рассчитанных по модели, учитывающей тренд, сезонные и циклические колебания), называются …
циклическими (конъюнктурными)
разладочными
сезонными
эволюционными остаточными
Оценки параметров системы эконометрических уравнений вида
можно рассчитать с помощью ______ метода наименьших квадратов.
можно рассчитать с помощью ______ метода наименьших квадратов.
взвешенного
косвенного
нормального
обычного
Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки…
параметров нелинейного уравнения регрессии
автокорреляции между независимыми переменными
точности определения коэффициента множественной корреляции
гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии
Исследуется зависимость цены квартиры от ряда факторов: х1 - жилой площади, х2 - стоимости квадратного метра жилья, х3 - расположения квартиры относительно углов дома (угловая или не угловая), х4 – расположения квартиры на этаже (первый этаж, последний этаж, не первый и не последний этаж). Фиктивными переменными в модели являются …
х1
х2
х3
х4
В таблице представлены результаты дисперсионного анализа. Выберите объясненную сумму квадратов отклонений.
100
600
400
500
Наиболее часто используемый порог вероятности безошибочности выводов при проверке статистических гипотез в эконометрике...
0,50
1,0
0,99
0.95
По графику зависимости остатков e от теоретических значений зависимой переменной y' можно судить о нарушении следующей предпосылки МНК:
случайные отклонения независимы от объясняющих переменных
дисперсия случайных отклонений постоянна
математическое ожидание случайного отклонения равно 0
случайные отклонения независимы друг от друга
Метод наименьших квадратов применяется для …
оценки качества построенной модели
оценки параметров нелинейных уравнений регрессии, которые не могут быть приведены к линейному виду
оценки параметров линейных уравнений регрессии
выбора оптимальной линии из всех возможных для описания линейной зависимости некоторого поля корреляции
Показатель, характеризующий на сколько сигм изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на одну сигму, при неизменном уровне других факторов называется __________ коэффициентом регрессии
центрированным
выравненным
нормализованным
стандартизованным
Преобразование нестационарного временного ряда 
в стационарный 
должно обеспечивать приблизительное выполнение условия …
в стационарный должно обеспечивать приблизительное выполнение условия … 
Пусть 
— стохастических процесс. Пусть для него выполнены следующие условия: 
— постоянство математического ожидания, 
— постоянство дисперсии, 
— автоковариация, зависящая только от величины лага между рассматриваемыми переменными. Тогда данный процесс является …
— стохастических процесс. Пусть для него выполнены следующие условия: — постоянство математического ожидания, — постоянство дисперсии, — автоковариация, зависящая только от величины лага между рассматриваемыми переменными. Тогда данный процесс является …
нестационарным
совместно стационарным
условно стационарным
слабо стационарным или стационарным в узком смысле
По данным 75 московских торговых фирм по переменным, приведенным в таблице, построены четыре зависимости.
1. Зависимость цены от полного набора факторов.
2. Зависимость цены от плотности по всей выборке.
3. Зависимость цены от плотности для колгот фирмы Levante.
4. Зависимость цены от плотности для колгот фирмы Golden Lady.
Фиктивной переменной является …
1. Зависимость цены от полного набора факторов.
2. Зависимость цены от плотности по всей выборке.
3. Зависимость цены от плотности для колгот фирмы Levante.
4. Зависимость цены от плотности для колгот фирмы Golden Lady.
Фиктивной переменной является …
polyamid
DEN
lykra
firm
Пусть исследуется зависимость вида 
, где 
– стоимость изделия, р.; 
– расход комплектующих материалов на одно изделие, р.; 
– производственные издержки, р.;
– материальные оборотные средства, р..;
– фондовооруженность труда, р./чел. Получено уравнение 
. Оценка коэффициента 
, равная 
, показывает, что …
, где – стоимость изделия, р.; – расход комплектующих материалов на одно изделие, р.; – производственные издержки, р.; – материальные оборотные средства, р..; – фондовооруженность труда, р./чел. Получено уравнение . Оценка коэффициента , равная , показывает, что …
с уменьшением стоимости изделия на 1 р. расход комплектующих материалов увеличится в среднем на 1,19 р. при прочих равных условиях
с увеличением стоимости изделия на 1 р. расход комплектующих материалов увеличится в среднем на 1,19 р. при прочих равных условиях
с уменьшением расхода комплектующих материалов на 1 р. стоимость изделия увеличится в среднем на 1,19 р. при прочих равных условиях
с увеличением расхода комплектующих материалов на 1 р. стоимость изделия увеличится в среднем на 1,19 р. при прочих равных условиях
Коэффициент эластичности равен (-1,5). Это означает, что с _____ в среднем на 1,5 %.
уменьшением результата на один процент значение фактора уменьшается
увеличением результата на один процент значение фактора увеличивается
увеличением фактора на один процент значение результата увеличивается
увеличением фактора на один процент значение результата уменьшается
Матрица парных линейных коэффициентов корреляции не отображает…
наличие в модели коллинеарных факторов
тесноту линейной связи между переменными
значения парных коэффициентов линейной корреляции
тесноту нелинейной связи между переменными
О присутствии мультиколлинеарности свидетельствуют величины недиагональных элементов матрицы межфакторной корреляции
близкие к нулю
не превышающие по абсолютной величине 0,5
равные между собой
по абсолютной величине превышающие значения 0,75-0,8
о присутствии мультиколлинеарности свидетельствуют величины недиагональных элементов матрицы межфакторной корреляции
близкие к нулю
не превышающие по абсолютной величине 0.5
равные между собой
по абсолютной величине превышающие значения 0,75-0,8
При расчете скорректированного коэффициента множественной детерминации пользуются формулой 
, где …
, где …
n – число параметров при независимых переменных; m – число наблюдений
m – число наблюдений; n – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
n – число параметров при независимых переменных; m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
n – число наблюдений; m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
Для регрессионной модели вида 
знак при значении коэффициента парной корреляции 
, рассчитанного для этого уравнения, совпадает со знаком при …
знак при значении коэффициента парной корреляции , рассчитанного для этого уравнения, совпадает со знаком при …
a
x
b
Система взаимозависимых уравнений в ее классическом виде называется также системой _______ уравнений
независимых
изолированных
рекурсивных
одновременных
На рисунке представлена реализация …
стационарного процесса
процесса, нестационарного по дисперсии
процесса, нестационарного по математическому ожиданию
процесса, нестационарного по математическому ожиданию и периодически нестационарного по дисперсии
Для построения эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии используется таблица статистических данных.
При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида
. Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид 
. При применении метода наименьших квадратов минимизируется сумма квадратов величины …
При помощи метода наименьших квадратов (МНК) рассчитываются оценки параметров модели вида
. Для выборочного i-го наблюдения модель имеет вид . При применении метода наименьших квадратов минимизируется сумма квадратов величины … 
Система эконометрических уравнений вида
относится к классу _______ эконометрических уравнений.
относится к классу _______ эконометрических уравнений.
одновременных
рекурсивных
множественных
независимых
Строится эконометрическая модель уравнения множественной регрессии для зависимости y от пяти факторов х(1), х(2), х(3), х(4), х(5). Получена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная):
Требование отсутствия коллинеарных независимых переменных выполняется в модели …
Требование отсутствия коллинеарных независимых переменных выполняется в модели …
Пусть n – объем выборки, m – количество объясняющих переменных. Дляпроверки статистической значимости коэффициентов регрессии служит статистика
Фишера с n-m степенями свободы
Фишера с числом степеней свободы n и m-1
Стьюдента с числом степеней свободы n и m
Стьюдента с n-m-1 степенями свободы
Коэффициент парной корреляции может характеризовать тесноту линейной связи между..
Зависимой переменной и случайным фактором модели
Независимой переменной и случайным фактором модели
Зависимой и независимой переменными
Двумя независимыми переменными
Автокорреляцией уровнейвременного ряда называют
корреляционную зависимость
между трендовой и сезонной компонентами временного ряда
корреляционную зависимость
между наблюдаемыми и расчетными значениями исследуемого временного показателя
автокорреляцию остатков временного ряда
корреляционную зависимость между уровнями исходного
временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на один или несколько
периодов времени
величина коэффициента детерминации
оценивает значимость каждого из факторов, включенных в уравнение регрессии
характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии зависимой переменной у
рассчитывается для оценки качества подбора уравнения регрессии
характеризует долю дисперсии зависимой переменной y, объясненную уравнением, в ее общей дисперсии
. При применении метода наименьших квадратов для оценкипараметров уравнений регрессии минимизируют _____________ между наблюдаемым имоделируемым значениями зависимой переменной
сумму
разностей
квадрат
суммы
квадрат
разности (только для одного наблюдения)
сумму квадратов разности
В
эконометрическую модель множественной регрессии необходимо включить факторы,
оказывающие ________ влияние на исследуемый показатель.
случайное
детерминированное
несущественное
существенное
При выборе спецификации модели парная регрессия используется в случае, когда …
среди множества факторов, влияющих на результат нельзя выделить доминирующий фактор
среди множества факторов, влияющих на результат можно выделить лишь случайные факторы
среди множества факторов, влияющих на результат можно выделить несколько факторов
среди множества факторов, влияющих на результат можно выделить доминирующий фактор
К ошибкам спецификации относится …
учет в модели существенных факторов
учет в модели случайных факторов
однородность выбранной совокупности
неправильный выбор той или иной математической функции
Относительно формы зависимости различают …
линейную и множественную регрессии
положительную и отрицательную регрессии
простую и множественную регрессии
линейную и нелинейную регрессии
Относительно количества факторов, включенных в уравнение регрессии различают …
линейную и множественную регрессии
множественную и многофакторную регрессии
парную и линейную регрессии
простую и множественную регрессии
Простая линейная регрессия предполагает …
наличие двух и более факторов и нелинейность уравнения регрессии
наличие двух и более факторов и линейность уравнения регрессии
наличие одного фактора и нелинейность уравнения регрессии
наличие одного фактора и линейность уравнения регрессии
Объем выборки определяется числом параметров при…
зависимых переменных
случайных факторах
независимых и зависимых переменных
независимых переменных
Дано уравнение регрессии 
. Определите спецификацию модели.
. Определите спецификацию модели.
линейное уравнение простой регрессии
полиномиальное уравнение множественной регрессии
полиномиальное уравнение парной регрессии
линейное уравнение множественной регрессии
Мультиколлинеарность факторов эконометрической модели подразумевает …
отсутствие зависимости между факторами
наличие нелинейной зависимости между двумя факторами
наличие линейной зависимости между двумя факторами
наличие линейной зависимости между более чем двумя факторами
Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …
комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели
переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных
дополнительные количественные переменные, улучшающие решение
качественные переменные, преобразованные в количественные
В качестве фиктивных переменных в модель множественной регрессии включаются факторы, …
имеющие количественные значения
имеющие вероятностные значения
не имеющие качественных значений
не имеющие количественных значений
При включении фиктивных переменных в модель им присваиваются …
нулевые значения
качественные метки
одинаковые значения
числовые метки
Факторные переменные уравнения множественной регрессии, преобразованные из качественных в количественные называются …
аномальными
парными
множественными
фиктивными
Фиктивные переменные включаются в уравнение множественной регрессии для учета действия на результат признаков …
несущественного характера
количественного характера
случайного характера
качественного характера
Фиктивные переменные включаются в …
линейные уравнения парной регрессии
корреляционную матрицу
нелинейные уравнения парной регрессии
линейные уравнения множественной регрессии
Величина параметра a в уравнении парной линейной регрессии 
характеризует значение…
характеризует значение…
факторной переменной при нулевом значении результата
факторной переменной при нулевом значении случайного фактора
результирующей переменной при нулевом значении случайной величины
результирующей переменной при нулевом значении фактора
В линейном уравнении парной регрессии 
коэффициентом регрессии является значение…
коэффициентом регрессии является значение…
параметров a и b
переменной х
параметра a
параметра b
Линейное уравнение множественной регрессии имеет вид 
. Определите какой из факторов 
или 
оказывает более сильное влияние на у.
. Определите какой из факторов или оказывает более сильное влияние на у. 
, так как 2,5 > -3,7 
, так как 2,5 < 3,7
оказывают одинаковое влияние
по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как коэффициенты регрессии несравнимы между собой
В стандартизованном уравнении множественной регрессии 
; 
. Определите какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на у.
; . Определите какой из факторов х1 или х2 оказывает более сильное влияние на у.
по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как стандартизованные коэффициенты регрессии несравнимы между собой
по этому уравнению нельзя ответить на поставленный вопрос, так как неизвестны значения "чистых" коэффициентов регрессии
, так как 0,3 > -2,1 
, так как 2,1 > 0,3
Построена модель парной регрессии зависимости предложения от цены 
. Влияние случайных факторов на величину предложения в этой модели учтено посредством …
. Влияние случайных факторов на величину предложения в этой модели учтено посредством …
посредством параметра b
посредством константы 
случайной величины x
случайной величины 
Для модели зависимости дохода населения (р.) от объема производства (млн. р.) получено уравнение у = 0,003х + 1200 + е. При изменении объема производства на 1 млн. р. доход в среднем изменится на …
0,003 млн. р.
1200 р.
1200 млн. р.
0,003 р.
В стандартизованном уравнении множественной регрессии переменными являются …
средние значения исходных переменных
исходные переменные
стандартизованные параметры
стандартизованные переменные
Метод наименьших квадратов не применим для …
линейных уравнений парной регрессии
полиномиальных уравнений парной регрессии
линейных уравнений множественной регрессии
уравнений нелинейных по оцениваемым параметрам
В основе метода наименьших квадратов лежит …
максимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
равенство нулю суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
минимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его средних значений
минимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить …
симплекс – методом
методом первых разностей
методом скользящего среднего
методом определителей
Метод наименьших квадратов позволяет оценить _____________ уравнений регрессии
параметры и переменные
переменные и случайные величины
переменные
параметры
Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения …
двойственной задачи
системы нормальных неравенств
уравнения регрессии
системы нормальных уравнений
Оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно найти при помощи метода …
средних квадратов
нормальных квадратов
нулевых квадратов
наименьших квадратов
Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании …
предсказанных значений результативного признака
значений корреляционной матрицы
отклонений фактических значений случайной величины от ее теоретических значений
таблицы исходных данных
Если оценка параметра эффективна, то это означает …
уменьшение точности с увеличением объема выборки
максимальную дисперсию остатков
равенство нулю математического ожидания остатков
наименьшую дисперсию остатков
Эффективность оценки на практике характеризуется …
невозможностью перехода от точечного оценивания к интервальному
уменьшением точности с увеличением объема выборки
накапливанием значений остатков при большом числе выборочных оцениваний
возможностью перехода от точечного оценивания к интервальному
Свойствами оценок МНК являются …
эффективность, состоятельность и смещенность
эффективность, несостоятельность и смещенность
эффективность, несостоятельность и несмещенность
эффективность, состоятельность и несмещенность
Математическое ожидание остатков равно нулю, если оценки параметров обладают свойством …
смещенности
эффективности
состоятельности
несмещенности
Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются …
неэффективными и состоятельными
состоятельными и смещенными
эффективными и несостоятельными
эффективными и несмещенными
При примении метода наименьших квадратов исследуются свойства …
оценок переменных уравнения регрессии
оценок случайных величин уравнения регрессии
оценок переменных и параметров уравнения регрессии
оценок параметров уравнения регрессии
Предпосылкой метода наименьших квадратов является …
присутствие автокорреляции между результатом и фактором
отсутствие корреляции между результатом и фактором
присутствие автокорреляции в остатках
отсутствие автокорреляции в остатках
Случайный характер остатков предполагает …
зависимость предсказанных по модели значений результативного признака от значений факторного признака
зависимость остатков от величины предсказанных по модели значений результативного признака
независимость предсказанных по модели значений результативного признака от значений факторного признака
независимость остатков от величины предсказанных по модели значений результативного признака
Оценки параметров, найденные при помощи метода наименьших квадратов обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности, если выполняются ______ метода наименьших квадратов
альтернативные гипотезы
нулевые гипотезы
допустимые значения
предпосылки
Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае …
нормально распределенных остатков
гомоскедастичных остатков
автокорреляции результативного признака
автокорреляции остатков
При применении метода наименьших остатков уменьшить гетероскедастичность остатков удается путем …
введения дополнительных результатов в модель
введения дополнительных факторов в модель
преобразования параметров
преобразования переменных
На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой …
нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
Обобщенный метод наименьших квадратов не используется для моделей с _______ остатками
гетероскедастичными
автокоррелярованными и гетероскедастичными
автокоррелированными
гомоскедастичными
После применения обобщенного метода наименьших квадратов удается избежать ______ остатков
нормального распределения
равенства нулю суммы
случайного характера
гетероскедастичности
Случайными воздействиями обусловлено 12% дисперсии результативного признака, следовательно, значение коэффициента детерминации составило …
0,12
88
12
0,88
Расчет значения коэффициента детерминации не позволяет оценить …
долю остаточной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака
долю факторной дисперсии результативного признака в общей дисперсии результативного признака
качество подбора уравнения регрессии
существенность коэффициента регрессии
При расчете значения коэффициента детерминации используется отношение …
параметров уравнения регрессии
математических ожиданий
остаточных величин
дисперсий
В качестве показателя тесноты связи для линейного уравнения парной регрессии используется …
множественный коэффициент линейной корреляции
линейный коэффициент детерминации
линейный коэффициент регрессии
линейный коэффициент корреляции
Значение коэффициента корреляции может находится в отрезке …
[-2;2]
[0;1]
[-1;0]
[–1;1]
Значение коэффициента корреляции равно 0,9. Следовательно, значение коэффициента детерминации составит …
0,3
0,95
0,1
0,81
Значение линейного коэффициента корреляции характеризует тесноту _____ связи
нелинейной
множественной
случайной
линейной
Значение коэффициента корреляции равно –1. Следовательно …
связь слабая
связь отсутствует
ситуация неопределенна
связь функциональная
Значение коэффициента корреляции не характеризует …
тесноту связи
корень из значения коэффициента детерминации
силу связи
статистическую значимость уравнения
Исследуется зависимость, которая характеризуется линейным уравнением множественной корреляции. Для уравнения рассчитано значение тесноты связи результативной переменной с набором факторов. В качестве этого показателя был использован множественный коэффициент …
эластичности
регрессии
детерминации
корреляции
Для уравнения 
значение коэффициента корреляции составило 2. Следовательно …
значение коэффициента корреляции составило 2. Следовательно …
теснота связи в 2 раза сильнее, чем для функциональной связи
при увеличении фактора на единицу значение результата увеличивается в 2 раза
связь функциональная
значение коэффициента корреляции рассчитано с ошибкой
Число степеней свободы связано …
только с видом уравнения регрессии
только с числом единиц совокупности
характером исследуемых переменных
с числом единиц совокупности и видом уравнения регрессии
Статистические гипотезы используются для оценки…
автокорреляции в остатках
тесноты связи между результатом и случайными факторами
тесноты связи между результатом и фактором
значимости уравнения регрессии в целом