Отметьте основные виды ошибок спецификации
В хорошо подобранной модели остатки должны - иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией, - не коррелировать друг с другом, - иметь экспоненциальный закон распределения, - хаотично разбросаны. Коэффициент детерминации это - квадрат парного коэффициента корреляции, - квадрат частного коэффициента корреляции, - квадрат среднего квадратического отклонения, - квадрат множественного коэффициента корреляции. Квадрат какого коэффициента указывает долю дисперсии одной случайной величины, обусловленную вариацией другой - коэффициент детерминации, - парный коэффициент корреляции, - частный коэффициент корреляции, - множественный коэффициент корреляции. 5.Величина, рассчитанная по формуле является оценкой - коэффициента детерминации, - парного коэффициента корреляции, - частного коэффициента корреляции, - множественного коэффициента корреляции. Отметьте основные виды ошибок спецификации - отбрасывание значимой переменной, - добавление незначимой переменной, - низкое значение коэффициента детерминации, - выбор неправильной формы модели. 7.На практике о наличии мультиколлинеарности обычно судят по матрице парных коэффициентов корреляции. Если один из элементов матрицы R больше…., то считают, что имеет место мультиколлинеарность и в уравнение регрессии следует включить только один из показателей xj или xe. Вставьте недостающее значение. - 0,3; - -0,6; - 0,8; - 0. 8.Оценить значимость парного линейного коэффициента корреляции можно при помощи: - критерия Фишера; - коэффициента автокорреляции; - критерия Стьюдента; - критерия Дарбина-Уотсона.
9.Степень влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: - парного линейного коэффициента корреляции; - частного коэффициента корреляции; - индекса корреляции; - коэффициента детерминации; - коэффициента регрессии.
10.Частный критерий Фишера вычисляется по формуле:
- ; - ; - ; - .
11.Уравнение множественной регрессии в стандартизованном виде имеет вид: . Сила влияния какого фактора выше на результативный признак? - Сила влияния фактора х2 на результативный признак выше силы влияния фактора х1; - Сила влияния фактора х1 на результативный признак выше силы влияния фактора х2; - Сила влияния фактора х2 на результативный признак равна силе влияния фактора х1.
12.Наличие гетероскедастичности можно определить используя: - критерий Стьюдента; - критерий Фишера; - критерий Чоу; - критерий Энгеля-Грангера. 13.Оценить значимость коэффициентов регрессии в множественной линейной модели можно при помощи: - коэффициента корреляции; - коэффициента автокорреляции; - критерия Стьюдента; - критерия Дарбина-Уотсона.
14.Степень усредненного влияния неучтенных факторов в рассматриваемой модели можно определить на основе: - частного коэффициента корреляции; - индекса корреляции; - коэффициента детерминации; - коэффициента регрессии.
Популярное: Организация как механизм и форма жизни коллектива: Организация не сможет достичь поставленных целей без соответствующей внутренней... Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (590)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |