К признакам качественной модели не относится

Относятся: Простота, единственность, максимальное соответствие, согласованность с теорией, прогнозные качества

К видам ошибок спецификации не относится

Низкий коэффициент детерминации

Чем является «е» в уравнении простой регреси Y=a*X+b+e?

Случайной переменной

Какое утверждение неверно для модели Y=2+3*X1-4*X2?

Какая из следующих моделей может быть оценена с помощью МНК 1) у=b0*(x1^b1)*(x2^b2)+e или 2) y=b0*(x1^b1)*(x2^b2)*e?

2 вариант

Какой можно сделать вывод, если для некоторого параметра модели наблюдаемое значение t-статистики равно1.8, а пороговое значение 2.4?

Какое значение критерия Дарбина – Вотсона делают позволяет утверждать об отсутствии автокорреляции?

DW=2

Какое уравнение регрессии относится к линейным моделям?

Эмпирическое

Какое уравнение регрессии относится к двойной логарифмической модели?

LN(Y)=A0+A1*LN(X1)+LN(E)

Какая модель является полулогарифмической?

Y=A0+A1*LN(X1)+E

Какая модель является обратной?

Y=A0+A1/X1+e

Какой метод является самым распространенным при оценке параметров регрессионной модели?

МНК

К классическим модельным предположениям МНК не относится

Наличие корреляции случайных переменных

Коэффициент детерминации это-

Это коэффициент значимости параметров модели

Какой вывод можно сделать, если в модели Рамсея расчетное значение критерия Фишера меньше критического?

Модель плохо классифицирована

Какой вывод можно сделать, если наблюдаемое значение статистики Дарбина – Вотсона находится между нижней и верхней границей критических значений?

Объём выработки недостаточен для принятия решения

К методам обнаружения автокорреляции не относится

МНК

Какое распределение используется при построении доверительного интервала для параметров модели

Распределение Стьюдента

Какое распределение используется при проверке гипотезы об адекватности регрессионной модели

Распределение Фишера

На чем основаны методы устранения автокорреляции

+На применении оператора декорреляции

Нелинейные модели допускают их сведение к линейным путем процесса

Линиализации

От чего не зависят табличные значения статистики Дарбина-Уотсона?

+От дисперсии экзогенных переменных

Остатки модели должны иметь следующее распределение

Нормальное

Основная задача регрессионного анализа - это

Нахождение случайной переменной и оценивание её параметров

Опасность наличия пропущенных переменных заключается в

Смещении оценок параметров при включении в модель переменных