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.
Уравнение регрессии, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:
Пропущенные значения, а также доверительный интервал для
с вероятностью 0,99 равны:
+ 
— 
— 
— 
Уравнение регрессии, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:
Пропущенные значения, а также доверительный интервал для с вероятностью 0,9 равны:
+ 
— 
— 
— 
Уравнение регрессии, построенное по 16 наблюдениям, имеет вид:
Пропущенные значения, а также доверительный интервал для
с вероятностью 0,99 равны:
+ 
— 
— 
— 
Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:
Частные коэффициенты эластичности равны:
+0,266; -0,246; 0,258
—0,266; -0,258; 0,246
—0,258;-0,266; 0,263
—0,258; -0,246; 0,266
Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:
Частные коэффициенты эластичности равны:
+-1,163; 0,736; -0,889
—-1,163; 0,889; -0,736
—-0,736; 1,163; -0,889
—-0,889; 1,163; -0,736
Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:
Частные коэффициенты эластичности равны:
+0,827; -0,607; -1,005
—0,827; -0,563; -0,923
—1,005; -0,607; -0,827
—0,827; -1,005; -0,607
Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:
Частные коэффициенты эластичности равны:
+0,23; -0,428; 0,476
—0,32; -0,476; 0,428
—0,23; -0,478; 0,428
—0,372; -0,32; 0,476
Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:
Частные коэффициенты эластичности равны:
+0,728; -1,213; 0,376
—0,728; -0,376; 1,213
—1,213; -0,728; 0,376
—1,213; -0,728; 0,436
Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:
Частные коэффициенты эластичности равны:
+0,438; 0,558; -0,384
—0,438; 0,384; -0,558
—0,558; -0,438; 0,384
—0,558; 0,732; -0,461
Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:
Частные коэффициенты эластичности равны:
+0,327; -0,23; 0,493
—0,327; -0,493; 0,552
—0,493; -0,327; 0,552
—0,493; -0,23; 0,327
По 18 наблюдениям получены следующие данные:
; 
; 
; 
; 
.
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра 
равны:
+0,575; 0,57; -0,55; 3,47; -174,45
—0,575; 0,55; -0,57; 3,47; 174,45
—0,603; 0,57; -0,55; 3,47; -174,45
—0,603; 0,55; -0,57; 2,17; 278,7
По 17 наблюдениям получены следующие данные:
; ; 
; 
; 
.
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:
+0,508; 0,43; 0,62; -5,63; 278,7
—0,508; 0,62; 0,43; -5,63; -278,7
—0,543; 0,43; 0,62; -5,63; -278,7
—0,543; 0,43; 0,62; -5,15; 278,7
По 22 наблюдениям получены следующие данные:
; 
; 
; 
; 
.
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:
+0,627; 4,73; -1,1; -4,1; 58,6
—0,627; 4,1; -1,1; 4,73; 58,6
—0,646; 4,73; -1,1; -4,1; -58,6
—0,646; 4,1; -1,1; -5,2; 58,6
По 25 наблюдениям получены следующие данные:
; 
; ; ; 
.
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:
+0,429; -1,73; -0,33; 0,3; 220,2
—0,429; -1,73; -0,3; 0,33; -220,2
—0,455; 1,73; 0,33; 0,3; 220,2
—0,455; -1,73; -0,3; 0,33; -220,2
По 24 наблюдениям получены следующие данные:
; 
; ; ; .
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра 
равны:
+0,517; 0,06; 0,37; -1,52; 313,0
—0,517; 0,36; 0,07; -0,84; 313,0
—0,54; 0,37; 0,06; -1,52; -313,0
—0,54; 0,06; 0,37; -1,52; -313,0
По 28 наблюдениям получены следующие данные:
; 
; 
; ; .
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:
+0,685; -0,26; -0,25; -0,96; 297,1
—0,686; -0,25; -0,26; -0,96; -297,1
—0,698; -0,26; -0,25; -0,96; -297,1
—0,698; -0,96; -0,25; -0,26; 297,1
По 26 наблюдениям получены следующие данные:
; ; 
; ; 
.
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:
+0,568; 3,16; -1,22; -2,78; 146,5
—0,568; 3,16; -1,22; -2,56; -146,5
—0,587; 3,16; -1,22; -2,78; 146,5
—0,587; 3,16; -1,22; -2,78; -146,5
В уравнении регрессии: 
Восстановить пропущенные характеристики; построить доверительный интервал для
с вероятностью 0,95, если n = 12
+ 
(-12,02; -2,98)
— 
(-12,02; -2,98)
— 
(-11,12; -3,88)
— 
(-11,12; -3,88)
Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:
Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?
+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор 
, наименьшее 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор 
наименьшее - 
; 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор 
наименьшее - 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор 
наименьшее - 
Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:
Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?
+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ; 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - 
Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:
Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?
+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор 
, наименьшее 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор 
наименьшее - 
; 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор 
наименьшее - 
—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор 
наименьшее - 
По 20 наблюдениям получены следующие данные:
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:
+ 
— 
— 
— 
По 16 наблюдениям получены следующие данные:
Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:
+ 
— 
— 
— 
Уравнения регрессии y на 
и в стандартизованном и натуральном масштабе имеют вид:
+ 
— 
— 
— 
. 
Уравнения регрессии 
на 
и в стандартизованном и натуральном масштабе имеют вид:
+ 
— 
— 
— 
;
.
Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:
+ 
— 
— 
— 
.
Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:
+ 
— 
— 
— 
.
Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:
+ 
— 
— 
— 
.
Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:
+ 
— 
— 
— 
Уравнение регрессии, построенное по 12 наблюдениям, имеет вид:
Пропущенные значения, а также доверительный интервал для 
с вероятностью 0,9 равны:
+ 
— 
— 
— 
При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 8 факторов по 25 измерениям коэффициент детерминации составил 0,736. После исключения 3 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,584. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:
+Да, только на уровнях 0,05 и 0,01
—Да, на всех уровнях значимости
—Нет, на всех уровнях значимости
—Да, только на уровне 0,01
—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05
При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 7 факторов по 32 измерениям коэффициент детерминации составил 0,812. После исключения 2 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,76. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:
+Да, только на уровнях 0,05 и 0,01
—Да, на всех уровнях значимости
—Нет, на всех уровнях значимости
—Да, только на уровне 0,01
—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05
При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 10 факторов по 45 измерениям коэффициент детерминации составил 0,617. После исключения 3 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,512. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:
+Да, только на уровне 0,01
—Да, на всех уровнях значимости
—Нет, на всех уровнях значимости
—Да, только на уровнях 0,05 и 0,01
—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05
При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 10 факторов по 45 измерениям коэффициент детерминации составил 0,347. После добавления 3 факторов коэффициент детерминации увеличился до 0,536. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:
+Да, на всех уровнях значимости
—Нет, на всех уровнях значимости
—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05
—Да, только на уровне 0,1
—Да, только на уровнях 0,05 и 0,01
При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 7 факторов по 42 измерениям коэффициент детерминации составил 0,443. После добавления 3 факторов коэффициент детерминации увеличился до 0,527. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:
+Нет, на всех уровнях значимости
—Да, на всех уровнях значимости
—Да, только на уровнях 0,1 и 0,05
—Да, только на уровне 0,1
—Да, только на уровнях 0,05 и 0,01
При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 8 факторов по 38 измерениям коэффициент детерминации составил 0,558. После добавления 2 факторов коэффициент детерминации увеличился до 0,644. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:
+Да, только на уровнях 0,1 и 0,05
—Да, на всех уровнях значимости
—Нет, на всех уровнях значимости
—Да, только на уровне 0,1
—Да, только на уровнях 0,05 и 0,01
По данным 150 наблюдений о доходе индивидуума Y, уровне его образования X1, и возрасте X2 определите, можно ли считать на уровне значимости 5 % линейную регрессионную модель Y на X1 и X2 гетероскедастичной, если суммы квадратов остатков после упорядочения данных по уровню образования следующие: RSS1 (для 50 значений с наименьшим уровнем образования) = 894,1; RSS2 (для 50 значений с наибольшим уровнем образования) = 3918,2:
+гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отвергается
—гипотеза об отсутствии гетероскедастичности принимается
—на основе имеющихся данных такую гипотезу нельзя проверить
Имеется следующая модель, построенная на основе 30 наблюдений:
Y = 1, 48+ 0, 788X R2 = 0,97
(3,29) (29,37)
В скобках указаны t – статистики
Для проверки гетероскедастичности, были построены отдельные модели по первым 12 и последним 12 наблюдениям. Остаточные суммы квадратов отклонений составили RSS1 = 1069 и RSS2 = 3344 . Проверить гипотезу о гомоскедастичности с уровнем значимости 5%:
+гипотеза о гомоскедастичности отвергается
—гипотеза о гомоскедастичности принимается
—для проверки данной гипотезы в данной задаче недостаточно данных
Имеется следующая модель, построенная на основе 30 наблюдений:
Y = 1, 75+ 1, 251X R2 = 0,97
(3,02 ) (2,37)
В скобках указаны t – статистики
Для проверки гетероскедастичности, были построены отдельные модели по первым 12 и последним 12 наблюдениям. Остаточные суммы квадратов отклонений составили RSS1 = 344 и RSS2 = 769 . Проверить гипотезу о гомоскедастичности с уровнем значимости 5%:
—гипотеза о гомоскедастичности отвергается
+гипотеза о гомоскедастичности принимается
—для проверки данной гипотезы в данной задаче недостаточно данных
