Обобщенный способ меньших квадратов употребляется для корректировки
(*ответ*) гетероскедастичности остатков

Обобщенный метод меньших квадратов используется для корректировки
(*ответ*) гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии
nbsp;автокорреляции между самостоятельными переменными
nbsp;точности определения коэффициента множественной корреляции
nbsp;характеристик нелинейного уравнения регрессии
Обобщенный способ меньших квадратов не употребляется для моделей с _ остатками
(*ответ*) гомоскедастичными
nbsp;автокоррелированными
nbsp;автокоррелированными и гетероскедастичными
nbsp;гетероскедастичными
Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК
(*ответ*) преобразуются исходные уровни переменных
nbsp;убавляется количество наблюдений
nbsp;остатки равняются к нулю
nbsp;остатки не изменяются
Обобщенный способ меньших квадратов предполагает
(*ответ*) преображенье переменных
nbsp;двухэтапное применение способа меньших квадратов
nbsp;линеаризацию уравнения регрессии
nbsp;переход от множественной регрессии к парной
Обобщенный способ меньших квадратов рекомендуется использовать в случае
(*ответ*) автокорреляции остатков
nbsp;автокорреляции действенного признака
nbsp;гомоскедастичных остатков
nbsp;нормально распределенных остатков
Общая дисперсия служит для оценки воздействия
(*ответ*) как учтенных факторов, так и случайных воздействий
nbsp;случайных воздействий
nbsp;величины постоянной сочиняющей в уравнении
nbsp;учтенных очевидно в модели причин
Объем подборки определяется
(*ответ*) числом параметров при самостоятельных переменных
nbsp;числом результативных переменных
nbsp;объемом генеральной совокупы
nbsp;числовыми значением переменных, отбираемых в выборку
Одним из способов присвоения числовых значений фиктивным переменным является
(*ответ*) ранжирование
nbsp;нахождение среднего значения
nbsp;выравнивание числовых значений по убыванию
nbsp;выравнивание числовых значений по возрастанию
Главным требованием к факторам, включаемым в модель множественной регрессии, является
(*ответ*) отсутствие линейной связи меж факторами
nbsp;неимение связи между факторами
nbsp;неимение связи меж результатом и фактором
nbsp;наличие узкой связи меж факторами
Остаточная дисперсия служит для оценки влияния
(*ответ*) случайных воздействий
nbsp;как учтенных причин, так и случайных воздействий
nbsp;учтенных очевидно в модели причин
nbsp;величины неизменной составляющей в уравнении
Отбор причин в модель множественной регрессии при помощи способа включения основан на сопоставленьи значений
(*ответ*) остаточной дисперсии до и после включения фактора модель
nbsp;дисперсии до и после включения результата в модель
nbsp;остаточной дисперсии до и после включения случайных причин в модель
nbsp;общей дисперсии до и после включения фактора в модель
Относительно количества причин, включенных в уравнение регрессии, различают
(*ответ*) ординарную и множественную регрессию
nbsp;линейную и нелинейную регрессии
nbsp;множественную и многофакторную регрессию
nbsp;конкретную и косвенную регрессии