В качестве фиктивных переменных используются дихотомические (бинарные, булевы) переменные, которые принимают

В качестве фиктивных переменных употребляются дихотомические (бинарные, булевы) переменные, которые принимают два значения: quot;0quot; либо quot;1quot;:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Гетероскедастичность - явление в эконометрике, когда дисперсии зависимых величин не постоянны:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Гетероскедастичность становится проблемой, когда значения переменных в уравнении регрессии веско различаются в различных наблюдениях:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Для оценки параметров модели можно применить обыденный способ меньших квадратов:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Внедрение пошаговых процедур отбора более информативных переменных - способ устранения либо убавленья мультиколлинеарности:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Какая бы пошаговая процедура ни использовалась, она не гарантирует определения рационального комплекта разъясняющих переменных:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Коэффициент детерминации в обобщенной модели может употребляться лишь как четкая характеристика свойства модели:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Не считая пошаговой процедуры присоединения объясняющих переменных употребляются пошаговые процедуры присоединения-удаления и процедура удаления поясняющих переменных:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Метод устранения или убавленья мультиколлинеарности содержится в переходе от несмещенных оценок, определенных по методу наименьших квадратов, к смещенным оценкам:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Мультиколлинеарность - высочайшая взаимная коррелированность объясняющих переменных:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Мультиколлинеарность может проявляться в многофункциональной (явной) и стохастической (тайной) формах:
(*ответ*) да
nbsp;нет
На практике применение теста Уайта с включением и невключением попарных творений дают различные результаты:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Характеристики оценок коэффициентов регрессии зависят от параметров случайного члена в регрессионной модели:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Есть четкие количественные критерия для определения наличия или неименья мультиколлинеарности:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Тест ранговой корреляции Спирмена употребляет более общие догадки о зависимости дисперсий ошибок регрессии от значений регрессоров:
(*ответ*) да
nbsp;нет
В базе парадигмы использования факторного анализа лежит предположение о том, что выделяемые факторы отражают глубинные процессы, являющиеся предпосылкой корреляций первичных переменных:
(*ответ*) да
nbsp;нет
В психологии способы основных компонент и факторного анализа обширно используются для разработки различных исследовательских методик:
(*ответ*) да
nbsp;нет