1) Външен вид на кога да се промени факторен знак (X) е отклонението на случайната компонент е монотонно се увеличава или намалява, или променят от всеки друг закон.
1) Същите дисперсия остатъци при всеки фактори.
103.Sluchaynaya тенденция компонент модел трябва да притежава следните качества:
1) Mat.ozhidanie е 0, липса на автокорелация, случайни флуктуации, съответствие с нормалната практика на разпределение.
1) въвеждане на експресията на коефициента на дисперсия на остатъци, които пропорционалност
105.Zavisimost брутен национален продукт (V) на предлагането на пари (X) се характеризира с линейна, логаритмична икономически модел има формата:
106.Esli наличие на значителен хетероскедастицитет произволен член на регресионно уравнение потвърждава от тестове, а след това да се намали въздействието на EF-geteskedastichnosti бъде оценки регресионно уравнение трябва да:
1) Разделете всеки термин в регресионно уравнение за всяко наблюдение вариацията на случаен компонент.
107.Chto представлява тест на базата на редица критерии стойности: К = [3,3 * LG (п + 1)] и V = [1/2 * (п + 1-1,96 *Öп-1)].
1) Тези стойности са изчислени стойности на максимално допустимата дължина на серията и общия брой на серия, съответно.
108.V KDOM когато се прилага към системата на едновременни уравнения във втори етап, следната процедура:
1) Виж теоретичните стойности на ендогенни променливи, и тези стойности са заместени в първоначалната система на едновременни уравнения, вместо действителните стойности на ендогенни променливи върху дясната страна на уравнението и оценките на параметрите на уравнението на регресия.
109.Kakovy причини да се използват заместители на променливи:
1) Показателите, включени в регресионното уравнение са неясни дефиниции и не могат да бъдат измерени, или изисквания за измерване на много време и пари
110. В иконометрични модели с м неизвестни променливи наблюдавани стойности на зависима променлива Yi на. Той се различава от модела ай (теоретично) .в размер на epsilat данни нотация формулата за изчисляване на Кв суми. разстояние =
Свързани статии