Исполнение предпосылок способа меньших квадратов
(*ответ*) подлежат неотклонимой проверке до

Исполненье предпосылок метода меньших квадратов
(*ответ*) подлежат неотклонимой проверке до внедрения метода меньших квадратов
nbsp;не является неотклонимым условием построения эконометрической модели уравнений регрессии
nbsp;проверяется сразу с применением способа меньших квадратов
nbsp;невероятно проверить до получения оценок характеристик регрессии
Догадка о значимости в целом уравнения нелинейной регрессии проверяется с поддержкою аспекта
(*ответ*) Фишера
nbsp;ДарбинаУотсона
nbsp;Пирсона
nbsp;Стьюдента
Граничное значение области принятия догадки с p%-ной вероятностью совершить ошибку I рода определяется _при p-процентном уровне значимости
(*ответ*) критичным значением теста
nbsp;стандартной ошибкой коэффициента
nbsp;стандартным отклонением коэффициента
nbsp;гипотетичным значением коэффициента
Детерминированная переменная может рассматриваться как предельный вариант случайной переменной, принимающей свое единственное значение с вероятностью
(*ответ*) 1
nbsp;0
nbsp;
nbsp;1/5
Дисперсии оценок а и b _ дисперсии остаточного члена s2 (u)
(*ответ*) прямо пропорциональны
nbsp;обратно пропорциональны
nbsp;равны
nbsp;не зависят от
Для выборки 12, 16, 15, 17 несмещенная оценка математического ожидания одинакова _ (ответ дать цифрой)
(*ответ*) 15
Для линейной парной регрессии у = 10 + 2х и наблюдаемых пар значений (0, 8); (1, 9); (2, 15) сумма квадратов одинакова _ (ответ дать цифрой)
(*ответ*) 14
Для линейной парной регрессии у = 20 + 8х для наблюдаемых значений х = 2 у = 40 остаток в наблюдении равен _ (ответ дать цифрой)
(*ответ*) 4
Для линейной парной регрессии у = 20 + 8х и наблюдаемых значений х = 3 у = 40 точка (3, 40) лежит
(*ответ*) ниже графика у = 20 + 8х
nbsp;выше графика у = 20 + 8х
nbsp;на графике у = 20 + 8х
nbsp;на плоскости z = 20 + 8х у.
Для линейной регрессионной зависимости система обычных уравнений
(*ответ*) линейная условно характеристик регрессии
nbsp;нелинейная условно параметров регрессии
nbsp;линейная условно переменных уравнения регрессии
nbsp;линейная условно остатка уравнения регрессии
Для модели парной регрессии оценки, приобретенные по МНК, являются несмещенными, действенными, состоятельными, если
(*ответ*) выполнены условия Гаусса Маркова
nbsp;использована репрезентативная подборка
nbsp;проведен эксперимент по методу Монте-Карло
nbsp;применена компьютерная программка
Для оценки статистической значимости (существенности) характеристик регрессии обычно служит статистика
(*ответ*) Стьюдента
nbsp;Фишера
nbsp;обычного рассредотачивания
nbsp;стандартного обычного распределения
Для внедрения теста Зарембки нужно
(*ответ*) преображение масштаба наблюдений у
nbsp;увеличение размера подборки n
nbsp;понижение размерности выборки n
nbsp;преобразование уравнения регрессии y=y(x)