Природно считать, что число ограничений превосходит числа параметров и ограничения линейно

Природно считать, что число ограничений превосходит числа параметров и ограничения линейно самостоятельны:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Значения экономических переменных определяется обычно влиянием 1-го фактора:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Коэффициент детерминации (R*R) возрастает при добавлении еще 1-го регрессора:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Коэффициент детерминации (R*R) всегда является положительным числом:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Коэффициент детерминации описывает долю разновидности (разброса) зависимой переменной, объясненной с помощью данного уравнения:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Главная цель множественной регрессии - выстроить модель с огромным числом причин, определив при этом воздействие каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Оценка способа меньших квадратов приводит к смещенной оценке:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Попыткой устранить эффект, связанный с ростом (R*R) при возрастании числа регрессоров, является корректировка (R*R )на число регрессоров:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Построение уравнения множественной регрессии начинается с решения вопроса о спецификации модели:
(*ответ*) да
nbsp;нет
При оценке множественной регрессии для обеспечения статистической надежности нужно, чтоб число наблюдений в 3 раза превосходило число оцениваемых характеристик:
(*ответ*) да
nbsp;нет
При проверке гипотез можно воспользоваться только одним из 2-ух критериев - Стьюдента либо Фишера:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Решение системы линейных уравнений может быть осуществлено только способом Гаусса:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Точную границу приемлемости показателя R*R вероятно указать сходу для всех случаев:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Ввиду точной интерпретации характеристик наиболее обширно используются линейная и степенная функции:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Всегда ясно, какие переменные являются лишними при столкновении с неувязкой мультиколлинеарности:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Высочайший коэффициент корреляции показывает на узкую функциональную зависимость меж переменными, в том числе и криволинейную:
(*ответ*) нет
nbsp;да
Если проранжировать совокупа по двум признакам, связь меж которыми изучается, то полное совпадение рангов значит очень узкую прямую связь:
(*ответ*) да
nbsp;нет
Если число наблюдений невелико, то у моделей с любым числом характеристик их оценка приводит к статически значимым величинам:
(*ответ*) нет
nbsp;да