Множественный регрессионный анализ является _парного регрессионного анализа
(*ответ*) развитием
nbsp;частным случаем

Множественный регрессионный анализ является _парного регрессионного анализа
(*ответ*) развитием
nbsp;приватным случаем
nbsp;противоположностью
nbsp;подобием
Множество значений _, при попадании в которое принимается нулевая догадка, - это область принятия догадки
(*ответ*) оценок параметра
nbsp;дисперсии оценок
nbsp;стандартных отклонений
nbsp;стандартных ошибок
Модель Бокса-Дженкинса - это модель
(*ответ*) АРПСС
nbsp;АРСС
nbsp;АР
nbsp;СС
Модель Бокса-Дженкинса обрисовывает нестационарные временные ряды со качествами
(*ответ*) временной ряд включает в себя аддитивную сочиняющую, имеющую вид алгебраического полинома некой ступени К - 1 (k gt; 1)
(*ответ*) коэффициенты полинома могут быть стохостическими либо детерминированными
(*ответ*) ряд Хk(t) приобретенный из x(t) после внедрения к нему k - кратной процедуры способа поочередных разностей, описывается модельно АР(p, q)
nbsp;коэффициенты полинома обязаны быть детерминированными
Модель Кейгана - модель, обрисовывающая гиперинфляцию с поддержкою модели
(*ответ*) адаптивных ожиданий
nbsp;частичного приспособления
nbsp;скользящего среднего
nbsp;употребления
Модель Линтнера исследует
(*ответ*) политику рассредотачивания дивидендов
nbsp;зависимость введения основных фондов от серьезных вложений
nbsp;зависимость расходов народонаселения от заработков
nbsp;линейную множественную регрессию
Модель Линтнера основывается на предположении, что желанный объем дивидендов
(*ответ*) пропорционален прибыли
nbsp;не зависит от прибыли
nbsp;не зависит от финансовложений
nbsp;пропорционален финансовложениям
Модель множественной регрессии с 3-мя объясняющими переменными без свободного коэффициента имеет вид: y =
(*ответ*) b1x1 + b2x2 + b3x3
nbsp;b1x1 + b2x2 + + bmxm + u
nbsp;a + b1x1+b2x2 + b2x3
nbsp;x1 + x2 + x3
Модель парной регрессии - _модель зависимости между 2-мя переменными
(*ответ*) линейная
nbsp;экспоненциальная
nbsp;логарифмическая
nbsp;степенная
Модель Ш. Алмон базирована на предположении, что если nbsp;nbsp;зависит от текущих и лаговых значений nbsp;, то веса в этой зависимости покоряются _ рассредотачиванию
(*ответ*) полиномиальному
nbsp;экспоненциальному
nbsp;нормальному
nbsp;биномиальному
На больших временах _факторы описываются однотонной функцией
(*ответ*) длительные
nbsp;сезонные
nbsp;циклические
nbsp;случайные
На базе теста Глейзера устанавливается наличие _ связи меж стандартным отклонением остаточного члена регрессии и поясняющей переменной
(*ответ*) нелинейной
nbsp;линейной
nbsp;пропорциональной
nbsp;аддитивной

Задать свой вопрос

---