Слишком сложно? Тогда запросите консультацию специалиста!
Наша компания занимается тем, что помогает студентам выполнять различные учебные работы на заказ. Вы можете ознакомиться с перечнем выполняемых работ, а так же с их стоимостью на странице с ценами.
г) связь между переменными отсутствует.
6. Напишите систему нормальных линейных уравнений для определения параметров модели
7. При нарушении предпосылки МНК о нормальном законе распределения остатков
а) оценки параметров уравнения регрессии будут смещенными;
б) оценки параметров уравнения регрессии будут не эффективными;
в) возникнут проблемы при оценке точности уравнения регрессии и его коэффициентов;
г) исказится смысл коэффициентов регрессии.
8. Коэффициенты уравнения регрессии показывают меру влияния факторных переменных (с разными единицами измерения) на результативную, если:
а) уравнение составлено в натуральном масштабе;
б) уравнение составлено в стандартизованном виде;
г) в уравнении отсутствует свободный член;
д) факторные переменные независимы.
Изложите основные предпосылки метода наименьших квадратов.
Предпосылки МНК
Случайный характер остатков.
Строится график отклонений остатков от теоретического значения признака. Если на графике получена горизонтальная полоса, то остатки представляют собой случайные величины и применение МНК оправдано.
Нулевая средняя величина остатков
Дисперсия каждого отклонения одинакова для всех значений xi
Отсутствие автокорреляции остатков
Остатки подч-ся нормальному распределению
Вариант VII
1.Если парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие тесной обратной связи, значит он принимает следующее значение:
А) 1,2; б)-0,82; В) 0,23; Г) 0,92; Д)-0,24.
2. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
а) тесноту связи между зависимой и независимой переменными;
б) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на единицу;
в) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;
