Коэффициент линейной регрессии nbsp;указывает
nbsp;(*ответ*) влияние на результирующий признак неучтенных

Коэффициент линейной регрессии nbsp;указывает
nbsp;(*ответ*) воздействие на результирующий признак неучтенных причин
nbsp;во сколько раз поменяется результирующий признак при увеличении факторного признака в 2 раза
nbsp;во сколько раз поменяется результирующий признак при изменении факторного признака на единицу собственного значения
nbsp;на сколько изменится результирующий признак при изменении факторного признака на единицу собственного значения
Коэффициент опережения применяется для сопоставленья
nbsp;(*ответ*) темпов роста 2-ух рядов
nbsp;безусловных приростов нескольких рядов
nbsp;безусловных приростов двух рядов
nbsp;темпов роста нескольких рядов
Коэффициент регрессии nbsp;указывает
nbsp;(*ответ*) на сколько в среднем поменяется значение результативного признака при изменении факторного признака на единицу собственного значения
nbsp;в случае неименье неучтенных причин
nbsp;значение неучтенных факторов
nbsp;во сколько раз поменяется значение действенного признака при изменении факторного признака на единицу собственного значения
Линейная двухфакторная модель содержит число коэффициентов, равное
nbsp;(*ответ*) 3
nbsp;1
nbsp;2
nbsp;4
Линейная однофакторная модель содержит число коэффициентов, равное
nbsp;(*ответ*) 2
nbsp;4
nbsp;3
nbsp;1
Линейная функция в качестве однофакторного уравнения регрессии употребляется в случае, если результирующий признак
nbsp;(*ответ*) изменяется пропорционально факторному
nbsp;равен нулю
nbsp;является квадратом от факторного
nbsp;не изменяется
Математическая статистика включает
nbsp;(*ответ*) корреляционный анализ
nbsp;сетевые методы планирования
nbsp;теорию экономического роста
nbsp;теорию экономической инфы
Матричные модели применяются в моделях
nbsp;(*ответ*) балансовых
nbsp;случайных процессов
nbsp;имитационных
nbsp;стохастического программирования
Способы математической статистики используются в моделях
nbsp;(*ответ*) эконометрических
nbsp;нелинейного программирования
nbsp;балансовых
nbsp;линейного программирования
Модель считается адекватной, если средняя ошибка аппроксимации не превышает (в %)
nbsp;(*ответ*) 15
nbsp;20
nbsp;30
nbsp;25
Модель является адекватной, если она
nbsp;(*ответ*) соответствует реальному процессу по свойствам, которые числятся существенными для исследования
nbsp;комфортна для исследования
nbsp;применяется на практике
nbsp;имеет наилучшее решение
Мультиколлинеарность - это узкая связь между
nbsp;(*ответ*) признаками
nbsp;событиями
nbsp;явлениями
nbsp;уровнями