Второе условие Гаусса - Маркова для множественной регрессии подразумевает, что дисперсия

2-ое условие Гаусса - Маркова для множественной регрессии подразумевает, что дисперсия случайного члена _ в каждом наблюдении
(*ответ*) постоянна
nbsp;переменна
nbsp;одинакова 0
nbsp;не равна 0
Второе условие Гаусса - Маркова заключается в том, что
(*ответ*) s2(ui) - не зависит от i
nbsp;М(ui) - не зависит от i
nbsp;s2(ui) = 0
nbsp;s2(ui) = 1
Выбор нужных для регрессии переменных и отбрасывание лишних переменных это процесс, именуемый
(*ответ*) спецификацией переменных
nbsp;моделированием
nbsp;унификацией переменных
nbsp;прогнозированием
Выбор совокупы фиктивных переменных, сумма которых _, - это ловушка dummy trap
(*ответ*) одинакова константе
nbsp;положительна
nbsp;отрицательна
nbsp;больше 1
Подборка _, если коэффициента детерминации R2 недалёк к единице
(*ответ*) близка к линии регрессии у = а + bx
nbsp;далека от полосы регрессии у = а + bx
nbsp;колеблется около нуля
nbsp;колеблется около единицы
Выборочная дисперсия как оценка теоретической дисперсии имеет _смещение
(*ответ*) отрицательное
nbsp;положительное
nbsp;нулевое
nbsp;единичное
Выборочная дисперсия остатков в наблюдениях (y - (a + bx)) именуется _ дисперсией зависимой переменной
(*ответ*) необъясненной
nbsp;объясненной
nbsp;случайной
nbsp;обычной
Выборочная дисперсия расчетных значений величины y именуется _ дисперсией зависимой переменной
(*ответ*) объясненной
nbsp;необъясненной
nbsp;случайной
nbsp;обычной
Выборочная корреляция является _ теоретической корреляции
(*ответ*) оценкой
nbsp;средним значением
nbsp;дисперсией
nbsp;рассредотачиванием
Выразить ступень связи меж 2-мя переменными _ дозволяет показатель выборочной ковариации
(*ответ*) единичным числом
nbsp;многофункциональной зависимостью
nbsp;матрицей чисел
nbsp;графиком
Вычисленные при гетероскедастичности стандартные оплошности
(*ответ*) занижены по сопоставлению с правильными значениями
nbsp;завышены по сопоставлению с подлинными значениями
nbsp;подходят правильным значениям
nbsp;не имеют математического смысла
Гетероскедастичность содержится в том, что дисперсия случайного члена регрессии _наблюдений
(*ответ*) зависит от номера
nbsp;одинакова для всех
nbsp;зависит от числа
nbsp;зависит от медли проведения