Оценка параметров линейных уравнений регрессии
#Метод наименьших квадратов используется для оценивания …
+параметров линейной регрессии
-величины коэффициента корреляции
-величины коэффициента детерминации
-средней ошибки аппроксимации
#Метод наименьших квадратов не применимдля …
+уравнений нелинейных по оцениваемым параметрам
-линейных уравнений множественной регрессии
-линейных уравнений парной регрессии
-полиномиальных уравнений множественной регрессии
#В основе метода наименьших квадратов лежит …
+минимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
-равенство нулю суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
-максимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
-минимизация суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его средних значений
#Систему МНК, построенную для оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно решить …
+методом определителей
-методом первых разностей
-методом скользящего среднего
-симплекс – методом
#В исходном соотношении МНК сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений …
+минимизируется
-максимизируется
-приравнивается к нулю
-приравнивается к системе нормальных уравнений
#Метод наименьших квадратов позволяет оценить _____________ уравнений регрессии
+параметры
-переменные
-параметры и переменные
-переменные и случайные величины
#Оценки параметров уравнений регрессии при помощи метода наименьших квадратов находятся на основании решения …
+решения системы нормальных уравнений
-решения двойственной задачи
-решения уравнения регрессии
-решения системы нормальных неравенств
#Оценки параметров линейного уравнения множественной регрессии можно найти при помощи метода …
+метода наименьших квадратов
-метода наибольших квадратов
-метода средних квадратов
-метода нормальных квадратов
#Метод наименьших квадратов применяется для оценки …
+параметров линейных уравнений регрессии
-качества линейных уравнений регрессии
-уравнений регрессии, нелинейных по параметрам
-качества уравнений, нелинейных по параметрам
#Система нормальных уравнений метода наименьших квадратов строится на основании …
+таблицы исходных данных
-предсказанных значений результативного признака
-отклонений фактических значений результативного признака от его теоретических значений
-отклонений фактических значений объясняющей переменной от ее теоретических значений
#Требованием к уравнениям регрессии, параметры которых можно найти при помощи МНК является …
+линейность параметров
-нелинейность параметров
-равенство нулю средних значений результативной переменной
-равенство нулю средних значений факторного признака
#Несмещенность оценки характеризует …
+равенство нулю математического ожидания остатков
-наименьшую дисперсию остатков
-увеличение точности ее вычисления с увеличением объема выборки
-ее зависимость от объема выборки
#Если оценка параметра эффективна, то это означает …
+наименьшую дисперсию остатков
-равенство нулю математического ожидания остатков
-максимальную дисперсию остатков
-уменьшение точности с увеличением объема выборки
#Состоятельность оценки характеризуется ...
+увеличением ее точности с увеличением объема выборки
-независимостью от объема выборки значения математического ожидания остатков
-уменьшением ее точности с увеличением объема выборки
-зависимостью от объема выборки значения математического ожидания остатков
#Несмещенность оценки на практике означает …
+что при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться
-что найденное значение коэффициента регрессии нельзя рассматривать как среднее значение из возможного большого количества несмещенных оценок
-невозможность перехода от точечного оценивания к интервальному
-уменьшение точности с увеличением объема выборки
#Эффективность оценки на практике характеризуется …
+возможностью перехода от точечного оценивания к интервальному
-отсутствием накапливания значений остатков при большом числе выборочных оцениваний
-невозможностью перехода от точечного оценивания к интервальному
-уменьшением точности с увеличением объема выборки
#Свойствами оценок МНК являются …
+эффективность, состоятельность и несмещенность
-эффективность, состоятельность и смещенность
-эффективность, несостоятельность и смещенность
-эффективность, несостоятельность и несмещенность
#Увеличение точности оценок с увеличением объема выборки описывает свойство _______ оценки.
+состоятельности
-несмещенности
-эффективности
-смещенности
#Математическое ожидание остатков равно нулю, если оценки параметров обладают свойством …
+несмещенности
-смещенности
-эффективности
-состоятельности
#Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством …
+эффективности
-состоятельности
-несмещенности
-несостоятельности
#Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются …
+ эффективными и несмещенными
-эффективными и несостоятельными
-неэффективными и состоятельными
-состоятельными и смещенными
#При примени метода наименьших квадратов исследуются свойства …
+оценок параметров уравнения регрессии
-оценок переменных уравнения регрессии
-оценок случайных величин уравнения регрессии
-оценок переменных и параметров уравнения регрессии
#Гомоскедастичность подразумевает …
+одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора
-рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора
-уменьшение дисперсии остаток с уменьшением значения фактора
-максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора
#Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что…
+остаточные величины имеют случайный характер
-остаточные величины имеют неслучайный характер
-при увеличении моделируемых значений результативного признака значение остатка увеличивается
-при уменьшении моделируемых значений результативного признака значение остатка уменьшается
#Гетероскедастичность подразумевает …
+зависимость дисперсии остатков от значения фактора
-постоянство дисперсии остатков независимо от значения фактора
-независимость математического ожидания остатков от значения фактора
-зависимость математического ожидания остатков от значения фактора
#Предпосылкой метода наименьших квадратов является то, что остатки…
+подчиняются закону нормального распределения
-не подчиняются закону нормального распределения
-подчиняются закону больших чисел
return false">ссылка скрыта-не подчиняются закону больших чисел
#Предпосылки метода наименьших квадратов исследуют поведение …
+остаточных величин
-параметров уравнения регрессии
-неслучайных величин
-переменных уравнения регрессии
#Предпосылкой метода наименьших квадратов является …
+отсутствие автокорреляции в остатках
-присутствие автокорреляции в остатках
-отсутствие корреляции между результатом и фактором
-присутствие автокорреляции между результатом и фактором
#Предпосылкой метода наименьших квадратов не является условие …
+неслучайного характера остатков
-отсутствия автокорреляции в остатках
-случайного характера остатков
-гомоскедастичности остатков
#Случайный характер остатков предполагает …
+независимость остатков от величины предсказанных по модели значений результативного признака
-зависимость остатков от величины предсказанных по модели значений результативного признака
-зависимость предсказанных по модели значений результативного признака от значений факторного признака
-независимость предсказанных по модели значений результативного признака от значений факторного признака
#Отсутствие автокорреляции в остатках предполагает, что значения ______ не зависят друг от друга
+остатков
-результата
-фактора
-независимых переменных
#Оценки параметров, найденные при помощи метода наименьших квадратов обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности, если предпосылки метода наименьших квадратов …
+выполняются
-не выполняются
-можно не учитывать
-можно исключить
#Если предпосылки метода наименьших квадратов нарушены, то …
+оценки параметров могут не обладать свойствами эффективности, состоятельности и несмещенности
-коэффициент регрессии является несущественным
-коэффициент корреляции является несущественным
-полученное уравнение статистически незначимо
#Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае…
+автокорреляции ошибок
-автокорреляции переменных
-мультиколлинеарности факторов
-фиктивных переменных
#Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки…
+гетероскедастичности остатков в уравнении регрессии
-автокорреляции между независимыми переменными
-параметров нелинейного уравнения регрессии
-точности определения коэффициента множественной корреляции
#Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает …
+преобразование переменных
-линеаризацию уравнения регрессии
-двухэтапное применение метода наименьших квадратов
-переход от множественной регрессии к парной
#Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае …
+автокорреляции остатков
-нормально распределенных остатков
-гомоскедастичных остатков
-автокорреляции результативного признака
#При применении метода наименьших остатков уменьшить гетероскедастичность остатков удается путем …
+преобразования переменных
-введения дополнительных факторов в модель
-преобразования параметров
-введения дополнительных результатов в модель
#На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой …
+взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
-нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами
-взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами 
-нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами
#Обобщенный метод наименьших квадратов не используется для моделей с _______ остатками
+гомоскедастичными
-автокоррелированными
-гетероскедастичными
-автокоррелярованными и гетероскедастичными
#Что преобразуется при применении обобщенного метода наименьших квадратов?
+исходные уровни переменных
-дисперсия результативного признака
-дисперсия факторного признака
-стандартизованные коэффициенты регрессии
#Обобщенный метод наименьших квадратов отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК…
+преобразуются исходные уровни переменных
-уменьшается количество наблюдений
-остатки приравниваются к нулю
-остатки не изменяются
#После применения обобщенного метода наименьших квадратов удается избежать ______ остатков
+гетероскедастичности
-случайного характера
-нормального распределения
-равенства нулю суммы
#Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется …методом наименьших квадратов
+обобщенным
-обычным
-минимальным
-косвенным