Что такое мультиколлинеарность?
Точная или стахостическая линейная зависимость между экзогенными переменными
Что является признаком наличия мультиколлинеарности?
Возрастание значимости оценок параметров при неколлинеарных экзогенных переменных
Какой из методов не относится к методам диагностики мультиколлинеарности?
Критерий Дарбина-Вотсона
Что такое автокорреляция?
Точная или стахостическая зависимость между уровнями случайной переменной в различные промежутки времени
Увеличение значимости оценок параметров модели
Какой критерий используется для диагностики автокорреляции?
Дарбина-Вотсона
От чего не зависят табличные значения статистики Дарбина-Уотсона?
От дисперсии экзогенных переменных
Что такое гетероскедастичность?
Различие дисперсии ошибок в различные моменты времени
Что является типичным последствием явления гетероскедастичности?
Оценки параметров модели остаются несмещенными а дисперсии оценок параметров рассчитываются со смещением.
Какой критерий не используется для диагностики гетероскедастичности?
Дарбина-Вотсона
44. Что такое "лаговая переменная"?
Переменная, относящаяся к предыдущим моментам времени
45. К признакам качественной модели не относится:
Сложность
46. К видам ошибок спецификации не относится:
Низкий коэффициент детерминации
47. Нелинейные модели допускают их сведение к линейным путем процесса:
|
|
|
Линеаризации
Что такое е в уравнении простой регрессии -
Y=a*X+b+e?
Случайная переменная
Какое утверждение неверно для модели -
Y = 2 + 3*X1 - 4*X2?
При увеличении Х1 эндогенная переменная увеличивается в 3 раза
50. Какая из следующих моделей может быть оценена с помощью МНК:
1) y=b0*(x1^b1)*(x2^b2)+e
Или
2) y=b0*(x1^b1)*(x2^b2)*e?
Первая модель
Какой можно сделать вывод, если для некоторого параметра модели наблюдаемое значение t-статистики равно 1.8, а пороговое значение 2.4?
Рассматриваемый параметр статистически не значим
Что происходит при увеличении доверительной вероятности (гамма) от 0.95 до 0.99?
Доверительные интервалы расширяются, пороговые значения t-статистик возрастают
Что происходит при уменьшении доверительной вероятности (гамма) от 0.95 до 0.90?
Доверительные интервалы сужаются пороговые значения t-статистик уменьшаются
В каком случае можно сделать вывод о наличии мультиколлинеарности?
Минимальный инфляционный фактор больше 5
Какое значение критерия Дарбина - Вотсона позволяет утверждать об отсутствии автокорреляции?
4К
При каком значении статистики Дарбина - Вотсона делают вывод о наличии положительной автокорреляции в модели?
|
|
|
0 <= d < d 1
DW?0
Что такое X в уравнении простой регрессии -
Y=a*X+b+e?
Экзогенная переменная
Что такое Y в уравнении простой регрессии -
Y=a*X+b+e?
Эндогенная переменная
59. Верно ли утверждение о том, что поскольку X^2 является функцией X, то использование X и X^2 в качестве экзогенных переменных приведет к мультиколлинеарности?
Неверно
Какой критерии не относится к критериям диагностики гетероскедастичности?
Фишера
Что означает «мертвая» зона критерия Дарбина - Вотсона?
Недостаточный объем выборки о вынесении решения
Выберите верное утверждение?
Наблюдаемое значение t-статистики некоторого параметра модели зависит от значения самого параметра и стандартного отклонения оценки параметра
Применительно к парной регрессии какое из утверждений неверное?
Если коэффициент детерминации больше единицы, то все точки лежат ниже прямой регрессии
Какое уровнение регрессии относится к линейным моделям?
Y = A0 + A1*X1 + + E
Какое уровнение регрессии относится к двойной логарифмической?
LN(Y) = A0 + A1*LN(X1) + LN(E)
Какая модель является полулогарифмической?
Y = A0 + A1*LN(X1) + E
Какая модель является обратной?
Y = A0 + A1/X1 + E
|
|
|
Какой метод является самым распространенным при оценке параметров регрессионной модели?
Метод наименьших квадратов (МНК)
К классических модельным предположений МНК не относится?
Наличие корреляции случайных переменных
При проверке гипотезы о статистической значимости параметров модели используется?
Распределение Стьюдента
Дата добавления: 2018-09-22; просмотров: 375; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!