язаебался

Какое преобразование можно сделать для привидения степенной зависимости к линейной форме

• Логарифмирование

• Умножение на коэффициент

• Добавление константы

• Возведение в квадрат

• Центрирование признаков

• явно коллинеарные только факторы х1 и х3

• явно коллинеарные только факторы х2 и х3

• явно коллинеарные только факторы х3 и х4

• имеет место мультиколлинеарность факторов

• объясняющие переменные не коррелированы

лайкните пост в инсте хз чтоли yslbas

• фактор х2 оказывает большее влияние

• фактор х1 оказывает большее влияние

• оба фактора оказывают одинаковое влияние

• нет верного ответа

• недостаточно данных

😈😈😈

• среди представленных ответов нет верного

• оба фактора оказывают одинаковое влияние

• фактор х2 оказывает большее влияние

• фактор х1 оказывает большее влияние

• недостаточно данных

Сравнивать влияние объясняющих факторов множественной регрессии на результат можно при помощи

• значений ковариации

• средних коэффициентов эластичности и стандартизованных коэффициентов регрессии βi

• параметров «чистой» регрессии

• нет правильного ответа

• средних квадратических отклонений

Стандартизованные коэффициенты регрессии βi:

• Стандартизованные коэффициенты регрессии βi:

• позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат

• оценивают статистическую значимость факторов

• позволяют оценить силу связи между факторами

• являются коэффициентами эластичности

Модель, в которой временной ряд представлен как произведение трендовой, циклической и случайной компонент, называется

• аддитивный моделью временного ряда

• мультипликативной моделью временного ряда

• нелинейной моделью парной регрессии

• линейной моделью парной регрессии

• линейной моделью множественной регрессии

Если эконометрическая модель имеет только одну объясняющую переменную, то она имеет название

• Множественной регрессии

• Непарной регрессии

• Парной регрессии

• Нелинейной регрессии

• Нелинейной множественной регрессии

Количество ее можно измерить с помощью линейного коэффициента корреляции между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на несколько шагов ов времени. О какой характеристике временного ряда идет речь?

• о сезонности временного ряда

• об автокорреляции уровней ряда

• о циклической составляющей ряда

• о случайной составляющей временного ряда

• о тенденции временного ряда

Временной ряд (ряд динамики) это

• любые данные об объекте исследования

• данные о временном интервале

• данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент времени

• количество временных интервалов

• совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или период времени