Парабола 2-ой степени может быть применена для зависимостей экономических характеристик

Парабола 2-ой степени может быть использована для зависимостей экономических характеристик
(*ответ*) если для определенного промежутка значений фактора изменяется скорость конфигураций значений результата, то есть возрастает динамика роста или спада
nbsp;если характер связи зависит от случайных факторов
nbsp;если начальные данные не обнаруживают конфигурации направленности
nbsp;если для определенного интервала значений фактора изменяется нрав связи осматриваемых характеристик: ровная связь меняется на оборотную или обратная на прямую
Параметр является значимым, если
(*ответ*) доверительный интервал не проходит через ноль
nbsp;стандартная ошибка превосходит половину значения самого параметра
nbsp;расчетное значение критерия Стьюдента меньше табличного значения
nbsp;доверительный интервал проходит через ноль
Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются
(*ответ*) эффективными и несмещенными
nbsp;действенными и несостоятельными
nbsp;неэффективными и зажиточными
nbsp;зажиточными и смещенными
Показатель, описывающий на сколько сигм поменяется в среднем итог при изменении подходящего фактора на одну сигму, при постоянном уровне иных причин, величается _ коэффициентом регрессии
(*ответ*) стандартизованным
nbsp;центрированным
nbsp;выровненным
nbsp;нормализованным
Предпосылки способа наименьших квадратов изучат поведение
(*ответ*) остаточных величин
nbsp;характеристик уравнения регрессии
nbsp;неслучайных величин
nbsp;переменных уравнения регрессии
Предпосылкой способа меньших квадратов не является условие
(*ответ*) неслучайный нрав остатков
nbsp;неименье автокорреляции в остатках
nbsp;гомоскедастичности остатков
nbsp;случайный нрав остатков
Предпосылкой метода меньших квадратов является то, что
(*ответ*) остаточные величины имеют случайный нрав
nbsp;остаточные величины имеют неслучайный нрав
nbsp;при уменьшении моделируемых значений действенного признака значение остатка убавляется
nbsp;при увеличении моделируемых значений действенного признака значение остатка увеличивается
Предпосылкой способа наименьших квадратов является то, что остатки
(*ответ*) покоряются закону обычного рассредотачивания
nbsp;покоряются закону огромных чисел
nbsp;не покоряются закону нормального распределения
nbsp;не покоряются закону огромных чисел
Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что остатки
(*ответ*) покоряются закону обычного рассредотачивания
nbsp;покоряются закону огромных чисел
nbsp;не покоряются закону обычного рассредотачивания
nbsp;не покоряются закону больших чисел
При выборе спецификации модели парная регрессия употребляется в случае, когда посреди огромного количества причин, влияющих на итог
(*ответ*) можно выделить доминирующий фактор
nbsp;нельзя выделить доминирующий фактор
nbsp;можно выделить несколько причин
nbsp;можно выделить только случайные причины
При выборе спецификации нелинейная регрессия употребляется, если
(*ответ*) меж экономическими показателями находится нелинейная зависимость
nbsp;меж экономическими показателями находится линейная зависимость
nbsp;меж экономическими показателями не находится нелинейная зависимость
nbsp;нелинейная зависимость для исследуемых экономических характеристик является несущественной
При применении способа меньших квадратов исследуются характеристики
(*ответ*) оценок характеристик уравнения регрессии
nbsp;оценок случайных величин уравнения регрессии
nbsp;оценок переменных уравнения регрессии
nbsp;оценок переменных и характеристик уравнения регрессии

Задать свой вопрос

---