Значение коэффициента автокорреляции второго порядка описывает связь между
(*ответ*) исходными

Значение коэффициента автокорреляции второго порядка характеризует связь между
(*ответ*) исходными уровнями и уровнями этого же ряда, сдвинутыми на 2 момента медли
nbsp;начальными уровнями и уровнями второго временного ряда
nbsp;2-мя временными рядами
nbsp;исходными уровнями и уровнями другого ряда, сдвинутыми на 2 момента медли
Значение коэффициента автокорреляции рассчитывается по аналогии с
(*ответ*) линейным коэффициентом корреляции
nbsp;нелинейным коэффициентом корреляции
nbsp;линейным коэффициентом детерминации
nbsp;линейным коэффициентом регрессии
Значения коэффициента автокорреляции первого порядка равно 0,9. Следовательно
(*ответ*) линейная связь между последующим и предыдущим уровнями узкая
nbsp;линейная связь меж последующим и предшествующим уровнями не узкая
nbsp;нелинейная связь между следующим и предыдущим уровнями тесная
nbsp;линейная связь между временными рядами двух экономических показателей узкая
Знамениты значения аддитивной модели временного ряда: Yt - значение уровня ряда,
Yt = 30, Т- - значение тренда, Т=15, Е - значение случайной компоненты случайных причин Е = 2. Определите значение сезонной компоненты S
(*ответ*) 13
nbsp;0
nbsp;1
nbsp;-1
Коррелограммой называется _ функции
(*ответ*) графическое отображение автокорреляционной
nbsp;аналитическое выражение для автокорреляционной
nbsp;графическое отображение регрессионной
nbsp;процесс экспериментального нахождения значений автокорреляционной
Критерий восходящих и нисходящих серий предназначен для проверки догадки о
(*ответ*) неизменности среднего значения неслучайной составляющей, зависящей от медли
nbsp;наличии сезонной сочиняющей
nbsp;наличии повторяющейся сочиняющей
nbsp;наличии случайной составляющей
Аспект серий, основанный на медиане, предназначен для проверки догадки о
(*ответ*) неизменности среднего значения неслучайной сочиняющей, зависящей от медли
nbsp;наличии сезонной сочиняющей
nbsp;наличии повторяющейся сочиняющей
nbsp;наличии случайной сочиняющей
Метод Кровать применяют в моделях
(*ответ*) с распределенными лагами
nbsp;линейной регрессии
nbsp;нелинейной регрессии
nbsp;с фиктивными переменными
Моделирование тенденции исполняется на основе построения уравнения регрессии зависимости _ от медли
(*ответ*) уровня ряда
nbsp;трендовой составляющие
nbsp;сезонной составляющие
nbsp;случайной
Модель временного ряда не подразумевает
(*ответ*) учет временных черт
nbsp;рассмотрение значений экономического показателя в привязке ко медли
nbsp;последовательность моментов (периодов) медли, в течение которых рассматривается поведение экономического показателя
nbsp;зависимость значений экономического показателя от медли
Модель временного ряда не подразумевает
(*ответ*) независимость значений экономического показателя от медли
nbsp;учет временных черт
nbsp;последовательность моментов (периодов) времени, в течении которых рассматривается поведение экономического показателя
nbsp;зависимость значений экономического показателя от времени
Модель временного ряда подразумевает
(*ответ*) зависимость значений экономического показателя от времени
nbsp;неименье последовательности моментов (периодов) медли, в течение которых рассматривается поведение экономического показателя
nbsp;пренебрежение временными чертами ряда
nbsp;независимость значений экономического показателя от медли
Модель гиперинфляции Кейгана относится к модели
(*ответ*) адаптивных ожиданий
nbsp;частичной корректировки
nbsp;Бокса-Дженкинса
nbsp;Алмон