Статистика 2

В авторегрессионной схеме первого порядка предполагается, что значение ε в каждом наблюдении:

• не зависит от его значения во всех других наблюдениях

• зависит от его значения в предыдущих наблюдениях

• зависит от его значения во всех других наблюдениях

• зависит от его значения в первом наблюдении

• равны 0

Из перечисленного: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3) конкретные значения переменных − критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от:

• 1, 2.

• 3

• 1, 2, 3

• 1, 3

• 2

Множественный регрессионный анализ является ________ парного регрессионного анализа:

• Подобием

• развитием

• противоположностью

• частным случаем

• эквивалентностью

Критерий Дарбина-Уотсона –метод обнаружения _________ с помощью статистики Дарбина-Уотсона:

• автокорреляции

• гетероскедастичности ошибки

• сезонных колебаний

• мультиколлинеарности

• гомоскедастичности

Процесс выбора необходимых переменных для регрессии переменных и отбрасываниелишних переменных называется:

• спецификацией переменных

• унификацией переменных

• моделированием

• прогнозированием

• подгонкой

Условие гомоскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-либо конкретное значение _________ наблюдений:

• одинакова для всех

• зависит от времени проведения

• зависит от номера

• зависит от числа

• от характера

Положительная автокорреляция –ситуация, когда случайный член регрессии в следующем наблюдении ожидается:

• того же знака, что и в настоящем наблюдении

• противоположного знака по сравнению с настоящим наблюдением

• того же знака, что и в первом наблюдении

• противоположного знака по сравнению с первым наблюдением

• равным 0

Фишера является:

• односторонним

• двусторонним

• многосторонним

• многокритериальным

• трехшаговым

Выборочная корреляция является __________оценкой теоретической корреляции:

• состоятельной

• точной

• эффективной

• несмещенной

• случайной

Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R2 для единицы

• модели парной регрессии равен:

• нулю

• 2/3

• ½

• 0