Коэффициенты эластичности демонстрируют, на сколько процентов меняется в среднем итог с

Коэффициенты эластичности демонстрируют, на сколько процентов меняется в среднем результат с конфигурацией подходящего фактора на 1% при неизменности деяния иных факторов:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Неважно какая дифференцируемая функция может быть разложена в ряд по ступеням независимой переменной х в округи хоть какой точки:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Мультиколлинеарность значит точную линейную зависимость между столбцами матрицы:
(*ответ*) нет
nbsp;да
На практике подлинная модель известна, исследователь расценивает модель, которая точно соответствует процессу, порождающему данные:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Полиномиальные модели больших порядков употребляются часто:
(*ответ*) нет
nbsp;да
При мультиколлинеарности малое изменение начальных данных приводит к малому изменению оценок коэффициентов модели:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Рассчитанные по рекуррентной формуле частные коэффициенты корреляции изменяются в границах от минус бесконечности до плюс бесконечности:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Регрессивные модели являются довольно гибким инструментом, дозволяющим расценивать воздействие высококачественных признаков на изучаемую переменную:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Существует тесная связь меж коэффициентом приватной корреляции и коэффициентом детерминации:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Такая ситуация, когда сумма фиктивных переменных тождественно равна константе, также включенной в регрессию, называется quot;dummy trapquot;:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Фиктивные переменные дозволяют строить и оценивать кусочно-линейные модели, которые можно использовать для исследования структурных изменений:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Частные коэффициенты (или индексы) корреляции описывают тесноту связи меж результатом и соответствующим фактором при устранении влияния иных причин, включенных в уравнение регрессии:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Белоснежным гулом называется _ процесс
(*ответ*) чисто случайный
nbsp;регрессионный
nbsp;неслучайный
nbsp;многофункциональный
Автокорреляционной функцией временного ряда называется
(*ответ*) последовательность значений коэффициентов автокорреляции различных порядков
nbsp;последовательность приращений коэффициентов автокорреляции уровней разных порядков
nbsp;последовательность отношений коэффициентов автокорреляции к величинам подходящих лагов
nbsp;зависимость коэффициентов автокорреляции первого порядка от числа уровней временного ряда
В левой доли системы взаимозависимых переменных, как верховодило, находится
(*ответ*) несколько зависимых переменных
nbsp;одна зависимая переменная
nbsp;одна самостоятельная переменная
nbsp;несколько зависимых переменных и случайная величина