Для уравнения множественной регрессии вида на основании 14 наблюдений рассчитаны оценки параметров и записана модель: (в скобках указаны значения t-статистики, соответствующие параметрам регрессии). Известны критические значения Стьюдента для различных уровней значимости
При уровне значимости 0,1 значимыми являются параметры …
Для уравнения множественной регрессии вида на основании 14 наблюдений рассчитаны оценки параметров и записана модель: (в скобках указаны значения t-статистики соответствующие параметрам регрессии). Известны критические значения Стьюдента для различных уровней значимости
Для данного уравнения при уровне значимости
Для изучения зависимости затрат на производство y (тыс. руб.) от объема выпуска x (шт.) по 8 наблюдениям построены варианты уравнения регрессии и рассчитаны коэффициенты детерминации. Выберите модель регрессии, все параметры которой имеют четкую экономическую интерпретацию.
Для уравнения множественной регрессии вида на основании 14 наблюдений рассчитаны оценки параметров и записана модель:
(в скобках указаны значения t-статистик, соответствующие параметрам регрессии). Известны критические значения Стьюдента при различных уровнях значимости
Для данного уравнения при уровне значимости
Исследуется зависимость . Построена матрица парных коэффициентов корреляции:
На основе определения отсутствия коллинеарности можно рекомендовать построить уравнения …
Для системы одновременных уравнений
, где
– процентная ставка,
– реальный ВВП,
– объем денежной массы,
– внутренние инвестиции,
– реальные государственные расходы,
эндогенными являются переменные …
Графиками, отражающими ситуацию произошедшего скачкообразного изменения уровней ряда при неизменном среднем абсолютном приросте структурного изменения при являются …
Для регрессионной модели , где – нелинейная функция, – рассчитанное по модели значение переменной , получены значения дисперсий: . Не объяснена моделью часть дисперсии переменной , равная …
Экономический смысл параметров линейной регрессионной модели заключается в том, что …
Для регрессионной модели , где – нелинейная функция, – рассчитанное по модели значение переменной , получено значение индекса корреляции R = 0,64. Моделью объяснена часть дисперсии переменной , равная …