Эконометрика_ идентификация, оценивание и анализ статистических моделей

Ответы на курс: Эконометрика: идентификация, оценивание и анализ статистических моделей

Значение модифицированного коэффициента детерминации увеличивается при удалении из модели линейной регрессии независимой переменной, для которой значение статистики критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии:

Коэффициент детерминации характеризует:

Гребневая оценка вектора значений параметров линейной регрессии является:

Инструментальные переменные, это переменные, которые:

Шкала для измерения температуры является:

Гипотеза о линейности предполагает:

Для измерения степени изменчивости данных можно использовать величину пропорциональную:

Частоту встречаемости значения номинальной характеристики объекта:

С ростом значения коэффициента частной корреляции между независимой и зависимой переменными при фиксированном значении остальных переменных статистика критерия проверки гипотезы о равенстве нулю соответствующего коэффициента линейной регрессии:

Правила измерения:

Степень анормальности наблюдения и чувствительность оценки к выбросу учитываются в статистике:

В соответствии с предположениями Кейнса средняя склонность к потреблению:

При необходимости учесть влияние качественного признака, принимающего два значения, используют:

Для обнаружения ложной корреляции используют:

Если переменная имеют не нулевую корреляцию с независимыми переменными, и не коррелируют со случайной переменной, то она называется:

Условия Гренандера являются частью достаточных условий для:

Использование полиномиальной зависимости в модели линейной регрессии:

Дисперсия МНК оценки параметров линейной регрессии:

Регрессионный анализ это

Для фиксированного значения вектора независимых переменных точность оценки истинного значения регрессии:

Первым шагом в эконометрических исследованиях является:

Если статистика критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии меньше единицы, то при удалении соответствующей переменной из модели линейной регрессии значение модифицированного коэффициента детерминации:

Качество подгонки данных моделью линейной регрессии оцененной с учетом ограничений общей линейной гипотезы и без их учета будет различаться несущественно, если:

Для элементов номинальных шкал:

Некоторые свойства изучаемых объектов меняются с течением времени, поэтому:

Элементы порядковой шкалы характеризуют:

Если альтернативная гипотеза состоит в том, что истинное значение параметра линейной регрессии не превышает некоторого значения, то критическая область критерия имеет вид:

Если ввести в модель линейной регрессии номинальную переменную с числовыми значениями, то:

Гипотеза о нормальности предполагает, что:

Сумма значений апостериорных остаточных разностей:

Дисперсия остаточной разности:

Причиной гетероскедастичности может являться:

Высокая сложность построенной модели является:

Регрессионный анализ позволяет ответить на вопрос:

Критерий МНК имеет единственный минимум, если выполняется гипотеза:

При фиксированной вероятности накрытия увеличение стандартной ошибки оценки параметра линейной регрессии ведет к:

Для элементов интервальной шкалы

Эконометрика включает в себя элементы дисциплин:

Дисперсия МНК оценки параметров линейной регрессии минимальна:

Для того, чтобы нормальное уравнение МНК имело единственное решение, достаточно выполнения гипотезы:

Совпадение математического ожидания оценки параметра закона распределения вероятностей с истинным значением этого параметра называется:

Равные интервалы между элементами интервальной шкалы:

Для порядковых переменных допустимы:

Наличие гетероскедастичности ведет к:

Для асимптотической нормальности МНК оценок параметров линейной регрессии помимо выполнения условий Гренандера следует потребовать, чтобы:

Для того, чтобы МНК оценки параметров линейной регрессии являлись слабо состоятельными, помимо прочего следует потребовать, чтобы:

Корреляционная матрица позволяет проанализировать влияние на зависимую переменную:

Согласно утверждению Кейнса:

Если выполняется гипотеза о нормальности, то:

Ошибки измерения:

Эконометрика включает в себя элементы дисциплин:

При добавлении в модель линейной регрессии новой независимой переменной увеличение доли объясненной изменчивости зависимой переменной будет зависеть от:

Корректировку теоретических предположений и проверка их адекватности данным следует:

В модели линейной регрессии гомоскедастичность случайной составляющей означает, что:

При проверке гипотез о значениях параметров линейной регрессии мы не можем использовать формулу для подсчета ковариационной матрицы МНК оценок значений параметров линейной регрессии, т.к.:

Следует пересмотреть начальные теоретические предположения, если:

Если не отвергается гипотеза о равенстве нулю параметра линейной регрессии, то:

При изменении масштаба измерения зависимой переменной коэффициент детерминации:

Стохастическая компонента:

Практический смысл третьего из условий Гренандера состоит в том, что с увеличением объема выборки:

Если справедлива общая линейная гипотеза, то:

При нарушении гипотезы об экзогенности:

Модель в эконометрике отвечает на вопросы о том:

Для анализа влияния номинальных и порядковых переменных на зависимую переменную следует использовать:

Поскольку МНК оценка значения вектора параметров линейной регрессии является несмещенной, то

Построение эконометрической модели осуществляется на основе:

Метод наименьших квадратов (МНК) состоит в:

Нарушение гипотезы о полноте ранга ведет к:

Критерий Хаусмана основан на сравнении:

Общая линейная гипотеза является предположением о справедливости:

Если данные обладают какими-либо дефектами, следует:

Следует включить в предварительный вариант модели линейной регрессии независимые переменные, которые:

Измерение это:

Несмещеность МНК оценок параметров линейной регрессии является следствием:

Регрессией называется:

Расстояние Кука позволяет учесть:

Из теоремы Гаусса — Маркова следует, что:

Дисперсия оценки нового значения зависимой переменной:

Если статистика критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии больше единицы, то при удалении соответствующей переменной из модели линейной регрессии значение модифицированного коэффициента детерминации:

При построении эконометрической модели следует:

Выборочный межквартильный размах можно использовать для оценки:

Практический смысл первого из условий Гренандера состоит в том, что:

Для номинальной шкалы символы:

Стьюдентизированная удаленная остаточная разность позволяет оценить:

Независимые переменные в модели линейной регрессии:

С ростом значения статистики критерия проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициента линейной регрессии коэффициент частной корреляции между соответствующей независимой и зависимой переменными при фиксированном значении остальных переменных:

Школьная отметка по пятибалльной системе является элементом:

Вектор подогнанных значений зависимой переменной является проекцией вектора значений зависимой переменной на:

Выброс это измерение, которое:

При отсутствии автокорреляции у случайной составляющей:

Если в модели линейной регрессии пропущена значимая независимая переменная, то может нарушиться:

Гипотеза о полноте ранга предполагает:

Нестрогим обоснованием гипотезы о нормальности является:

Объясненная часть изменчивости это:

Фиктивная переменная:

Гипотеза об экзогенности предполагает, что:

Для элементов интервальной шкалы недопустима операция:

Проверка экономических гипотез в эконометрике осуществляться за счет:

Одним из достаточных условий слабой состоятельности МНК оценок параметров линейной регрессии является то, что:

Препятствуют обнаружению выбросов:

Выбор зависимой переменной:

Тот факт, что значения независимых переменных и случайной составляющей являются реализациями последовательности независимых случайных величин, является одним из достаточных условий того, то:

Ложная корреляция между зависимой и независимой переменной приводит:

Экономическая теория имеет проверяемые следствия, если:

Коэффициент линейной регрессии определяет:

Модель линейной регрессии допускает:

Comments are closed.

Яндекс.Метрика