Гетероскедастичность предполагает _ от значения фактора
(*ответ*) зависимость дисперсии остатков

Гетероскедастичность подразумевает _ от значения фактора
(*ответ*) зависимость дисперсии остатков
nbsp;всепостоянство дисперсии остатков самостоятельно
nbsp;зависимость математического ожидания остатков
nbsp;независимость математического ожидания остатков
Если коэффициент регрессии является несущественным, то его значения равняются к
(*ответ*) нулю и соответствующий фактор не врубается в модель
nbsp;единице и не оказывает влияние на итог
nbsp;нулю и соответствующий фактор включается в модель
nbsp;табличному значению и подходящий фактор не врубается в модель
Если расчетное значение аспекта Фишера меньше табличного значения, то гипотеза о статистической незначимости уравнения
(*ответ*) принимается
nbsp;незначима
nbsp;отвергается
nbsp;несущественна
Значение коэффициента автокорреляции первого порядка одинаково 0,9 как следует
(*ответ*) линейная связь меж следующим и предыдущим уровнями тесная
nbsp;линейная связь меж временными рядами 2-ух экономических показателей узкая
nbsp;линейная связь меж следующим и предыдущим уровнями не узкая
nbsp;нелинейная связь между последующим и предыдущим уровнями узкая
Значение коэффициента детерминации составило 0,9, следовательно
(*ответ*) уравнение регрессии объяснено 90% дисперсии действенного признака
nbsp;уравнение регрессии объяснено 10% дисперсии действенного признака
nbsp;доля дисперсии факторного признака, объясненная регрессией, в общей дисперсии факторного признака составила 0,9
nbsp;толика дисперсии действенного признака, объясненная регрессией, в общей дисперсии результативного признака составила 0,1
Из пары коллинеарных факторов в эконометрическую модель включается тот фактор, который при
(*ответ*) довольно узкой связи с результатом имеет наименьшую связь с иными факторами
nbsp;неимении связи с результатом имеет меньшую связь с другими факторами
nbsp;неимении связи с результатом имеет наивысшую связь с иными факторами
nbsp;довольно узкой связи с результатом имеет величайшую связь с иными факторами
Исследуется зависимость, которая характеризуется линейным уравнением множественной регрессии. Для уравнения рассчитано значение тесноты связи действенной переменной с комплектом причин. В качестве этого показателя был применен множественный коэффициент
(*ответ*) корреляции
nbsp;детерминации
nbsp;регрессии
nbsp;эластичности
Исходные значения фиктивных переменных предполагают значения
(*ответ*) высококачественные
nbsp;значения
nbsp;одинаковые
nbsp;количественно измеримые
Матрица парных коэффициентов корреляции строится для выявления коллинеарных и мультиколлинеарных
(*ответ*) существенных факторов
nbsp;случайных причин
nbsp;характеристик
nbsp;результатов
Способ оценки характеристик моделей с гетероскедастичными остатками величается _ методом меньших квадратов
(*ответ*) обобщенным
nbsp;наименьшим
nbsp;косвенным
nbsp;обыденным
Способом присвоения числовых значений фиктивным переменным не является
(*ответ*) нахождения среднего значения
nbsp;ранжирование
nbsp;присвоение цифровых ловок
nbsp;присвоение количественных значений
Мультиколлинеарность причин эконометрической модели предполагает
(*ответ*) наличие линейной зависимости между более чем 2-мя факторами
nbsp;наличие нелинейной зависимости меж 2-мя факторами
nbsp;отсутствие зависимости между факторами
nbsp;наличие линейной зависимости меж 2-мя факторами