В эконометрической модели линейного уравнения регрессии y a b1x1 b2x2 коэффициентом (3 видео)

Тема 2: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

Тема 1: Спецификация эконометрической модели

1. Ошибки спецификации эконометрической модели имеют место вследствие …

неправильного выбора математической функции или недоучета в уравнении регрессии какого-то существенного фактора

недостоверности или недостаточности исходной информации

неоднородности данных в исходной статистической совокупности

недостаточного количества данных

Решение:

Спецификацией модели называется отбор факторов, включаемых в модель, и выбор математической функции для . Поэтому к ошибкам спецификации относятся не только неправильный выбор той или иной математической функции для , но и недоучет в уравнении регрессии какого-то существенного фактора, то есть использование парной регрессии вместо множественной.

2. Для регрессионной модели вида необходим минимальный объем наблюдений, содержащий _____ объектов наблюдения.

Решение:

Считается, на каждый оцениваемый коэффициент регрессии необходимо не менее 5–7 объектов статистических наблюдений. Так как представленная модель содержит 3 независимые переменные, то на каждый из параметров регрессии при независимой переменной необходимо по 5–7 наблюдений, то есть в совокупности не менее 15–21 наблюдения. Берем нижнюю границу интервала, тогда правильный вариант ответа – «15».

3. Нелинейным по объясняющим переменным, но линейным по параметрам уравнением регрессии является …

Решение:

Из приведенных функций только в функции параметры имеют степень 1, а объясняющая переменная х имеет степень, отличную от 1.

4. В модели вида количество объясняющих переменных равно …

Решение:

Эконометрическая модель уравнения регрессии может быть представлена линейным уравнением множественной регрессии в виде выражения , где y – зависимая переменная; x_j – объясняющая независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных); a, b_j – параметры (a – свободный член уравнения, b_j – коэффициент регрессии); – случайные факторы. Независимые переменные x_j называются также факторами, объясняющими переменными. На количество объясняющих переменных в линейном уравнении указывает также количество коэффициентов регрессии b_j. Поэтому количество объясняющих переменных в модели равно 3.

5. При идентификации модели множественной регрессии количество оцениваемых параметров равно …

Решение:

При оценке модели множественной регрессии рассчитываются следующие параметры: свободный член a и четыре параметра при независимых переменных х. Итого 5 параметров.

Тема 2: Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии

1. В модели множественной регрессии определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к единице. Это означает, что факторы , и …

Решение:

Для оценки мультиколлинеарности факторов может использоваться определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами. Если факторы не коррелированы между собой, то матрица парных коэффициентов корреляции между факторами была бы единичной. Поскольку все недиагональные элементы были бы равны нулю.
, поскольку = = и = = =0.
Если между факторами существует полная линейная зависимость и все коэффициенты парной корреляции равны единице, то определитель такой матрицы равен нулю.

Чем ближе к нулю определитель матрицы межфакторной корреляции, тем сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее результаты множественной регрессии. И, наоборот, чем ближе к единице определитель матрицы межфакторной корреляции, тем меньше мультиколлинеарность факторов.

2. При моделировании линейного уравнения множественной регрессии вида необходимо, чтобы выполнялось требование отсутствия взаимосвязи между …

Решение:

Эконометрическая модель уравнения регрессии может быть представлена линейным уравнением множественной регрессии в виде выражения , где y – зависимая переменная; x_j – независимая переменная (j = 1,…, k; k – количество независимых переменных); a, b_j – параметры (a – свободный член уравнения, b_j – коэффициент регрессии); – случайные факторы. При построении модели множественной регрессии необходимо исключить возможность существования тесной линейной зависимости между независимыми (объясняющими) переменными, которая ведет к проблеме мультиколлинеарности. Поэтому в данной модели необходимо, чтобы выполнялось требование отсутствия взаимосвязи между x₁ и x₂.

Содержание

Тест: Ответы на тест по эконометрике
Добавление отзыва к работе
Линейная множественная регрессия
💥 Видео

Видео:Эконометрика. Линейная парная регрессияСкачать

Тест: Ответы на тест по эконометрике

Тема: Ответы на тест по эконометрике

Аддитивная модель содержит компоненты в виде …

комбинации слагаемых и сомножителей

слагаемых

В линейной регрессии Y=b0+b1X+e параметрами уравнения регрессии являются: (неск)

В правой части приведенной формы системы одновременных уравнений, построенной по перекрестным данным (cross-section data) без учета временных факторов, могут стоять _______ переменные.

экзогенные

В стационарном временном ряде трендовая компонента …

имеет линейную зависимость от времени

отсутствует

имеет нелинейную зависимость от времени

Величина коэффициента детерминации … (неск)

характеризует долю дисперсии зависимой переменной y, объясненную уравнением, в ее общей дисперсии

рассчитывается для оценки качества подбора уравнения регрессии

характеризует долю дисперсии остаточной величины в общей дисперсии зависимой переменной у

оценивает значимость каждого из факторов, включенных в уравнение регрессии

Величина коэффициента регрессии показывает …

среднее изменение фактора при изменении результата на одну единицу измерения

на сколько процентов изменится результат при изменении фактора на 1 %

значение тесноты связи между фактором и результатом

среднее изменение результата при изменении фактора на одну единицу измерения

Величина коэффициента эластичности показывает …

на сколько процентов изменится в среднем результат при изменении фактора на 1%

во сколько раз изменится в среднем результат при изменении фактора в два раза

предельно допустимое изменение варьируемого признака

предельно возможное значение результата

Временным рядом является совокупность значений …

экономического показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени

последовательных моментов (периодов) времени и соответствующих им значений экономического показателя

экономических однотипных объектов по состоянию на определенный момент времени

экономического показателя для однотипных объектов на определенный момент времени

Выберите верные утверждения по поводу структурной формы системы эконометрических уравнений:

каждое уравнение системы может рассматриваться в качестве отдельного уравнения регрессии зависимости одной переменной от группы факторов

система регрессионных уравнений, матрица коэффициентов которых симметрична

эндогенные переменные в одних уравнениях могут выступать в роли независимых переменных в других уравнениях системы

система одновременных уравнений описывает реальное экономическое явление или процесс

Гомоскедастичность остатков подразумевает …

рост дисперсии остатков с увеличением значения фактора

максимальную дисперсию остатков при средних значениях фактора

уменьшение дисперсии остаток с уменьшением значения фактора

одинаковую дисперсию остатков при каждом значении фактора

Диаграмма рассеяния указывает на нелинейную зависимость. В этом случае следует осуществить … (неск)

расчет линейного коэффициента корреляции и использование линейной модели

включение в модель дополнительных факторных признаков

визуальный подбор функциональной зависимости нелинейного характера, соответствующего структуре точечного графика

подбор преобразования переменных, дающего наибольшее по абсолютной величине значение коэффициента парной корреляции

Для линейного уравнения регрессии у = а + bx + e метод наименьших квадратов используется при оценивании параметров…(неск)

Для расчета критического значения распределения Стьюдента служат следующие параметры:

количество зависимых переменных

объем выборки и количество объясняющих переменных

уровень значимости

К классам эконометрических моделей относятся: (неск)

системы нормальных уравнений

корреляционно – регрессионные модели

модели временных рядов

Компонентами временного ряда являются: (неск)

циклическая (сезонная) компонента

тренд

Корреляция подразумевает наличие связи между …

результатом и случайными факторами

переменными

Косвенный метод наименьших квадратов применим для …

неидентифицируемой системы уравнений

неидентифицируемой системы рекурсивных уравнений

любой системы одновременных уравнений

идентифицируемой системы одновременных уравнений

Коэффициент детерминации рассчитывается для оценки качества…

подбора уравнения регрессии

параметров уравнения регрессии

факторов, не включенных в уравнение регрессии

Коэффициент парной корреляции характеризует тесноту ____ связи между _____ переменными.

линейной … двумя

Критические значения критерия Стьюдента определяются по…

двум степеням свободы

трем и более степеням свободы

уровню значимости и одной степени свободы

Метод наименьших квадратов используется для оценивания …

величины коэффициента детерминации

параметров линейной регрессии

величины коэффициента корреляции

средней ошибки аппроксимации

Нелинейным является уравнение регрессии нелинейное относительно входящих в него …

факторов

Несмещенность оценки характеризует …

равенство нулю математического ожидания остатков

наименьшую дисперсию остатков

ее зависимость от объема выборки

увеличение точности ее вычисления с увеличением объема выборки

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае…

автокорреляции остатков

Под автокорреляцией уровней временного ряда подразумевается _____ зависимость между последовательными уровнями ряда.

корреляционная

При выполнении предпосылок МНК оценки параметров регрессии обладают свойствами: (неск)

несмещенность

эффективность

Предпосылками МНК являются … (неск)

случайные отклонения коррелируют друг с другом

гетероскедастичность случайных отклонений

случайные отклонения являются независимыми друг от друга

дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений

Примерами фиктивных переменных могут служить: (неск)

пол

образование

Примером нелинейной зависимости экономических показателей является …

зависимость объема продаж от недели реализации, выраженная линейным трендом

линейная зависимость затрат на производство от объема выпуска продукции

линейная зависимость выручки от величины оборотных средств

классическая гиперболическая зависимость спроса от цены

Принципиальные сложности применения систем эконометрических уравнений связаны с ошибками…

однородности выборочной совокупности

спецификации модели

определения случайных воздействий

Система эконометрических уравнений включает в себя следующие переменные:

эндогенные

экзогенные

Способами определения структуры временного ряда являются: (неск)

анализ автокорреляционной функции

расчет коэффициентов корреляции между объясняющими переменными

построение коррелограммы

агрегирование данных за определенный промежуток времени

Среди нелинейных эконометрических моделей рассматривают следующие классы нелинейных уравнений: …

внутренне нелинейные

внутреннее линейные

Структурной формой модели называется система ____ уравнений.

взаимосвязанных

Тенденция временного ряда характеризует совокупность факторов, …

оказывающих сезонное воздействие

оказывающих единовременное влияние

оказывающих долговременное влияние и формирующих общую динамику изучаемого показателя

не оказывающих влияние на уровень ряда

Укажите верные характеристики коэффициента эластичности:

коэффициент эластичности показывает на сколько процентов изменится значение результирующего фактора при изменении на один процент объясняющего фактора

коэффициент эластичности является постоянной величиной для всех видов моделей

коэффициент эластичности показывает на сколько изменится значение результирующего фактора при изменении объясняющего фактора на одну единицу

по значению коэффициента эластичности можно судить о силе связи объясняющего фактора с результирующим

Укажите последовательность этапов оценки параметров нелинейной регрессии Y = a + b*X + c*X².

3 оцениваются параметры регрессии b0, b1, b2

1 выполняется замена переменной X2 на Z

2 задается спецификация модели в виде Y = b₀ + b₁*X +b₂*Z, где b₀ = a; b₁ = b; b₂ =c

4 определяются исходные параметры из тождеств: a = b₀; b = b₁; c = b₂

Укажите последовательность этапов проведения теста Голдфелда-Квандта для парной линейной регрессии.

4 вычисление статистики Фишера

1 упорядочение наблюдений по возрастанию значений объясняющей переменной

3 оценка сумм квадратов отклонений для регрессий по k-первым и k-последним наблюдений

2 оценка регрессий для k-первых и k-последних наблюдений

Укажите справедливые утверждения по поводу критерия Дарбина-Уотсона: (неск)

позволяет проверить гипотезу о наличии автокорреляции первого порядка

изменяется в пределах от 0 до 4

равен 0 в случае отсутствия автокорреляции

применяется для проверки гипотезы о наличии гетероскедастичности остатков

Укажите существующие классы эконометрических систем: (неск)

система нормальных уравнений

система стандартных уравнений

система одновременных уравнений

система независимых уравнений

Укажите требования к факторам, включаемым в модель множественной линейной регрессии: (неск)

между факторами не должна существовать высокая корреляция

факторы должны быть количественно измеримы

факторы должны иметь одинаковую размерность

факторы должны представлять временные ряды

Установите соответствие между названием модели и видом ее уравнения:

3 y = ab x *e;

Установите соответствие между наименованиями элементов уравнения Y=b0+b1X+e и их буквенными обозначениями:

1. параметры регрессии

2. объясняющая переменная

3. объясняемая переменная

4. случайные отклонения

3 Y

4 e

1 b0, b1

2 X

Установите соответствие между эконометрическими терминами и их определениями.

1. автокорреляция уровней временного ряда

2. коэффициент автокорреляции уровней временного ряда

3. автокорреляционная функция

3 последовательность коэффициентов автокорреляции первого, второго и т.д. порядков

4 график зависимости значений автокорреляционной функции от величины лага

1 корреляционная зависимость между последовательными уровнями ряда

2 коэффициент линейной корреляции между последовательными уровнями

Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …

качественные переменные, преобразованные в количественные

комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели

переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных

дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

Число степеней свободы общей, факторной и остаточной дисперсий связано …

только с числом единиц совокупности

с числом единиц совокупности и видом уравнения регрессии

характером исследуемых переменных

только с видом уравнения регрессии

Число степеней свободы связано с числом … (неск)

единиц совокупности (количеством наблюдений)

видом уравнения регрессии

раздел экономической теории, связанный с анализом статистической информации

специальный раздел математики, посвященный анализу экономической информации

наука, которая осуществляет качественный анализ взаимосвязей экономических явлений и процессов

наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы

Понравилось? Нажмите на кнопочку ниже. Вам не сложно, а нам приятно).

Чтобы скачать бесплатно Тесты на максимальной скорости, зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на сайте.

Важно! Все представленные Тесты для бесплатного скачивания предназначены для составления плана или основы собственных научных трудов.

Друзья! У вас есть уникальная возможность помочь таким же студентам как и вы! Если наш сайт помог вам найти нужную работу, то вы, безусловно, понимаете как добавленная вами работа может облегчить труд другим.

Если Тест, по Вашему мнению, плохого качества, или эту работу Вы уже встречали, сообщите об этом нам.

Видео:Эконометрика Линейная регрессия и корреляцияСкачать

Добавление отзыва к работе

Добавить отзыв могут только зарегистрированные пользователи.

Видео:Коэффициент линейной регрессии, 2 способаСкачать

Линейная множественная регрессия

Тесты по эконометрике

Введение

1. Эконометрическая модель имеет вид

2. Установите соответствие

а) регрессионная модель	1) x-1=0, x=0x-1, x>0
b) система одновременных уравнений	2) R=a1+b11M+b12Y+ε1,Y=a2+b21R+ε2,
c) модель временного ряда	1. 3) y=a+b1x1+b2x2+ε
4) yt=Tt+St+Et

3. Регрессия – это

a. зависимость значений результативной переменной от значений объясняющих переменных (факторов)

b. правило, согласно которому каждому значению одной переменной ставится в соответствие единственное значение другой переменной

c. правило, согласно которому каждому значению независимой переменной ставится в соответствие значение зависимой переменной

d. зависимость среднего значения результативной переменной от значений объясняющих переменных (факторов)

4. Метод наименьших квадратов …

a. Позволяет получить оценки параметров линейной регрессии, исходя из условия i=1nyi-yi2→min

b. Позволяет получить оценки параметров регрессии, исходя из условия ln⁡(i=1nf(yi,)→max

c. Позволяет проверить статистическую значимость параметров регрессии

d. Позволяет получить оценки параметров нелинейной регрессии, исходя из условия i=1ny-yi2→min

Линейная множественная регрессия

5. Уравнение линейной множественной регрессии

6. Для линейного уравнения множественной регрессии установите соответствие

5. а) Факторные переменные	6. 1) y
7. b) Результативная переменная	8. 2) a
9. c) Параметры	10. 3) a, ε
11. d) Случайная компонента	12. 4) x1, x2
13.	14. 5) ε
15.	16. 6) a, b1, b2

17. Ответ: a-4, b-1, c-6, d-5

7. Проблема спецификации регрессионной модели включает в себя

a. Отбор факторов, включаемых в уравнение регрессии

b. Оценка параметров уравнения регрессии

c. Оценка надежности результатов регрессионного анализа

d. Выбор вида уравнения регрессии

19. Требования к факторам, включаемым в модель линейной множественной регрессии…

a. Число факторов должно быть в 6 раз меньше объема совокупности

b. Факторы должны представлять временные ряды

c. Факторы должны иметь одинаковую размерность

d. Между факторами не должно быть высокой корреляции

21. Верные утверждения относительно мультиколлинеарности факторов

e. В модель линейной множественной регрессии рекомендуется включать мультиколлинеарные факторы

f. Мультиколлинеарность факторов приводит к снижению надежности оценок параметров уравнения регрессии

g. Мультиколинеарность факторов проявляется в наличии парных коэффициентов межфакторной корреляции со значениями, большими 0,7

h. Мультиколинеарность факторов проявляется в наличии парных коэффициентов межфакторной корреляции со значениями, меньшими 0,3

23. Верные утверждения о включении в уравнение линейной множественной регрессии факторов

i. Включение фактора в модель приводит к заметному возрастанию коэффициента множественной детерминации

j. Коэффициент парной корреляции для фактора и результативной переменной меньше 0,3

k. Значение t-критерия Стьюдента для коэффициента регрессии при факторе меньше табличного значения

l. Фактор должен объяснять поведение изучаемого показателя согласно принятым положениям экономической теории

25. При построении модели множественной регрессии методом пошагового включения переменных на первом этапе рассматривается модель с …

m. Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наименьший коэффициент корреляции

n. Одной объясняющей переменной, которая имеет с зависимой переменной наибольший коэффициент корреляции

o. Несколькими объясняющими переменными, которые имеют с зависимой переменной коэффициенты корреляции по модулю больше 0,5

p. Полным перечнем объясняющих переменных

8. Параметры при факторах в линейной множественной регрессии
y=a+b1x1+b2x2+…+bpxp характеризуют

a. Долю дисперсии результативной переменной, объясненную регрессией в его общей дисперсии

b. Тесноту связи между результативной переменной и соответствующим фактором, при устранении влияния других факторов, включенных в модель

c. Среднее изменение результативной переменной с изменением соответствующего фактора на единицу, при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне

d. На сколько процентов в среднем изменяется результативная переменная с изменением соответствующего фактора на 1%

28. Стандартизация переменных проводится по формуле

9. Уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе имеет вид ty=20+0,9tx1+0,5tx2+ε. На результативный признак оказывает большое влияние:

x. нельзя сделать вывод

10. Уравнение множественной регрессии в естественной форме имеет вид
y=20+0,7×1+0,5×2+ε. На результативный признак оказывает большое влияние:

bb. нельзя сделать вывод

30. К свойствам уравнения регрессии в стандартизированном виде относятся …

cc. Коэффициенты регрессии при объясняющих переменных равны между собой

dd. Постоянный параметр (свободный член уравнения) регрессии отсутствует

ee. Стандартизированные коэффициенты регрессии несравнимы между собой

ff. Входящие в состав уравнения переменные являются безразмерными

32. Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии оценивает

gg. Коэффициент парной корреляции

hh. Коэффициент частной корреляции

ii. Коэффициент множественной корреляции

jj. Коэффициент множественной детерминации

34. Установите соответствие

35. а) общая сумма квадратов отклонений TSS	36. 1) y-y2
37. b) регрессионная сумма квадратов отклонений RSS	38. 2) y-x2
39. c) остаточная сумма квадратов отклонений ЕSS	40. 3) y-y2
41.	42. 4) y-y2

43. Коэффициент множественной корреляции для линейной зависимости можно рассчитать по формуле

mm.

45. Верные утверждения относительно коэффициента множественной корреляции

oo. Чем ближе значение к единице Ryx1…xp, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами

pp. Чем ближе значение к нулю Ryx1…xp, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами

qq. Ryx1…xp принимает значения из промежутка [0, 1]

rr. Ryx1…xp принимает значения из промежутка [– 1, 1]

47. Коэффициент множественной детерминации характеризует

ss. Тесноту совместного влияния факторов на результат в уравнении линейной множественной регрессии

tt. Тесноту связи между результатом и соответствующим фактором, при устранении влияния других факторов, включенных в модель

uu. Долю дисперсии результативного признака, объясненную регрессией в его общей дисперсии

vv. Среднее изменение результативной переменной с изменением соответствующего фактора на единицу, при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне

49. Для общей (TSS), регрессионной (RSS) и остаточной (ESS) суммы квадратов отклонений и коэффициента детерминации R2 выполняется равенство …

51. Отношение остаточной дисперсии к общей дисперсии равно 0,05. Это означает …

bbb. Коэффициент детерминации R2=0,95

ccc. Коэффициент детерминации R2=0,05

ddd. Разность (1-R2)=0,95, где R2 – коэффициент детерминации

eee. Разность (1-R2)=0,05, где R2 – коэффициент детерминации

53. Для устранения систематической ошибки остаточной дисперсии для оценки качества модели линейной множественной регрессии используется

fff. Коэффициент множественной детерминации

ggg. Коэффициент множественной корреляции

hhh. Скорректированный коэффициент множественной детерминации

iii. Скорректированный коэффициент частной корреляции

55. Оценка статистической значимости уравнения линейной множественной регрессии в целом осуществляется с помощью

jjj. Критерия Стьюдента

kkk. Критерия Фишера

lll. Критерия Дарбина-Уотсона

56. Оценка статистической значимости коэффициентов линейной множественной регрессии осуществляется с помощью

nnn. Критерия Стьюдента

ooo. Критерия Фишера

ppp. Критерия Дарбина-Уотсона

qqq. Критерия Фостера-Стюарта

57. Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняются условия

rrr. Фактическое значение t-критерия Стьюдента меньше критического

sss. Фактическое значение t-критерия Стьюдента больше критического

ttt. Доверительный интервал проходит через ноль

uuu. Стандартная ошибка не превышает половины значения параметра

59. Если уравнение регрессии является существенным, то фактическое значение F-критерия …

vvv. больше критического

www. меньше критического

xxx. близко к единице

yyy. близко к нулю

61. Предпосылками МНК являются…

zzz. Дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений

aaaa. Дисперсия случайных отклонений не постоянна для всех наблюдений

bbbb. Случайные отклонения коррелируют друг с другом

cccc. Случайные отклонения являются независимыми друг от друга

63. Укажите выводы, которые соответствуют графику зависимости остатков

dddd. Нарушена предпосылка МНК о независимости остатков друг от друга

eeee. Имеет место автокорреляция остатков

ffff. Отсутствует закономерность в поведении остатков

gggg. Отсутствует автокорреляция остатков

66. При выполнении предпосылок метода наименьших квадратов (МНК) остатки уравнения регрессии, как правило, характеризуются…

hhhh. Нулевой средней величиной

jjjj. Случайным характером

kkkk. Высокой степенью автокорреляции

68. К методам обнаружения гетероскедастичности остатков относятся

llll. Критерий Дарбина-Уотсона

mmmm. Тест Голдфелда-Квандта

nnnn. Графический анализ остатков

oooo. Метод наименьших квадратов

70. Фиктивными переменными в уравнении множественной регрессии являются …

pppp. Качественные переменные, преобразованные в количественные

qqqq. Переменные, представляющие простейшие функции от уже включенных в модель переменных

rrrr. Дополнительные количественные переменные, улучшающие решение

ssss. Комбинации из включенных в уравнение регрессии факторов, повышающие адекватность модели

71. Для отражения влияния качественной сопутствующей переменной, имеющей m состояний, обычно включают в модель … фиктивную переменную

Нелинейная регрессия

72. Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным, но линейные по оцениваемым параметрам

73. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам

74. Укажите верные утверждения по поводу модели

jjjjj. Относится к типу моделей нелинейных по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам

kkkkk. Относится к типу моделей, нелинейных по оцениваемым параметрам

lllll. Относится к типу линейных моделей

mmmmm. Нельзя привести к линейному виду

nnnnn. Можно привести к линейному виду

76. Укажите верные утверждения по поводу модели

ooooo. Линеаризуется линейную модель множественной регрессии

ppppp. Линеаризуется линейную модель парной регрессии

qqqqq. Относится к классу нелинейных моделей по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам

rrrrr. Относится к классу линейных моделей

79. Модель y=a∙bx∙ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии

81. Модель y=a∙xb∙ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии

83. Модель y=a+bx+cx2+ε относится к классу … эконометрических моделей нелинейной регрессии

85. Было замечено, что при увеличении количества вносимых удобрений урожайность также возрастает, однако, по достижении определенного значения фактора моделируемый показатель начинает убывать. Для исследования данной зависимости можно использовать спецификацию уравнения регрессии…

87. Для получения оценок параметров степенной регрессионной модели y=a∙xb …

iiiiii. Метод наименьших квадратов неприменим

jjjjjj. Требуется подобрать соответствующую подстановку

kkkkkk. Необходимо выполнить логарифмическое преобразование

llllll. Необходимо выполнить тригонометрическое преобразование

89. С помощью метода наименьших квадратов нельзя оценить значения параметров уравнения регрессии …