Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
Математическое описание исследуемого явления или процесса с помощью выражений, функций, уравнений, неравенств и тождеств может рассматриваться как
Математическая модель
Модель в целом статистически значима, если Fрасч > Fтабл.
Модель идентифицирована, если: - число параметров структурной модели равно числу параметров приведён. формы модели.
Модель идентифицируемая — модель, в которой все структурные коэффициенты однозначно определяются по коэффициентам приведенной формы модели.
Мультипликативная модель временного ряда строится, если: - амплитуда сезонных колебаний возрастает или убывает.
Мультипликативная модель временного ряда имеет вид: - Y=T*S*E
Модель не идентифицирована, если: - число приведён. коэф. больше числа структурных коэф.
Модель сверх идентифицирована, если: число приведён. коэф. меньше числа структурных коэф
Мультиколлениарность возникает, когда: ошибочное включение в уравнение 2х или более линейно зависимых переменных; 2. две или более объясняющие переменные, в нормальной ситуации слабо коррелированные, становятся в конкретных условиях выборки сильно коррелированными;. в модель включается переменная, сильно коррелирующая с зависимой переменной.
Метод инструментальных переменных — это разновидность МНК. Используется для оценки параметров моделей, описываемых несколькими уравнениями. Главное свойство — частичная замена непригодной объясняющей переменной на такую переменную, которая некоррелированна со случайным членом. Эта замещающая переменная называется инструментальной и приводит к получению состоятельных оценок параметров.
Метод наименьших квадратов (МНК) — способ приближенного нахождения (оценивания) неизвестных коэффициентов (параметров) регрессии. Этот метод основан на требовании минимизации суммы квадратов отклонений значений результата, рассчитанных по уравнению регрессии, и истинных (наблюденных) значений результата.
Множественная линейная регрессия — это множественная регрессия, представляющая линейную связь по каждому фактору.
Множественная регрессия — регрессия с двумя и более факторными переменными.
Модель рекурсивных уравнений — модель, которая содержит зависимые переменные (результативные) одних уравнений в роли фактора, оказываясь в правой части других уравнений.
Мультипликативная модель – модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент.
Несмещённость оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает: - что она характеризуется наименьшей дисперсией.
На основе поквартальных данных...значения 7-1 квартал, 9-2квартал и 11-3квартал...-5
Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется о шибками спецификации
Несмещенная оценка — оценка, среднее которой равно самой оцениваемой величине.
Нулевая гипотеза — предположение о том, что результат не зависит от фактора (коэффициент регрессии равен нулю).
От чего зависит количество точек, исключаемых из временного ряда в результате сглаживания: от применяемого метода сглаживания.
Отметьте основные виды ошибок спецификации: *отбрасывание значимой переменной
Оценки коэффициентов парной регрессии является несмещённым, если: математические ожидания остатков =0.
Оценки параметров регрессии являются состоятельными, если: -увеличивается точность оценки при n, т. е. при увеличении n вероятность оценки от истинного значения параметра стремится к 0.
Одной из проблем которая может возникнуть в многофакторной регрессии и никогда не бывает в парной регрессии, является корреляция между независимыми переменными
Оценки параметров парной линейной регрессии находятся по формуле b= Cov(x;y)/Var(x);a=y¯ bx¯
Оценки парной регрессии явл. эффективными, если: оценка обладают наименьшей дисперсией по сравнению с другими оценками
Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) — метод, который не требует постоянства дисперсии (гомоскедастичности) остатков, но предполагает пропорциональность остатков общему множителю (дисперсии). Таким образом, это взвешенный МНК.
Объясненная дисперсия — показатель вариации результата, обусловленной регрессией.
Объясняемая (результативная) переменная — переменная, которая статистически зависит от факторной переменной, или объясняющей (регрессора).
Остаточная дисперсия — необъясненная дисперсия, которая показывает вариацию результата под влиянием всех прочих факторов, неучтенных регрессией
О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия нелинейная
у=β0 +β1х1 +β2х2+ β12х1 *х2+ε (рис1) полиномиальная хз
О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия (выберите все правильные ответы) простая, линейная
у=β0+β1х+ε (рис1)
О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия (выберите все правильные ответы) полиномиальная
у=β0+β1х+ε (рис. 1)
О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия (выберите все правильные ответы) множественная
y = b0 + b1x + e (рис 1)
О модели регрессии, указанной на рисунке 1, можно сказать, какая это регрессия (выберите все правильные ответы)
y = b0 + b1x + (b2)2х + e
рис. 1 Полиномиальная
При проверке значимости одновременно всех параметров используется: -F-тест.
При наличии гетероскедастичности следует применять: - обобщённый МНК.
Применим ли МНК для нелинейной модели: -применим после приведения модели к линейному виду.
Применим ли метод наименьших квадратов для расчетов параметров показательной зависимости применим после ее приведения к линейному виду.
Применимы ли методы классического регрессионного анализа к гомоскедастичным наблюдениям: Ответ: Да, при выполнении других условий классического регрессионного анализа.
Предопределенные переменные — это экзогенные переменные системы и лаговые эндогенные переменные системы.
Приведенная форма системы — форма, которая, в отличие от структурной, уже содержит одни только линейно зависящие от экзогенных переменных эндогенные переменные. Внешне ничем не отличается от системы независимых уравнений.
Пусть между величинами x и y установлена связь y=f(x) зависимой переменной является только функция y
Пусть значения величин х и у заданы табличным способом, т.е. в виде списка пар (х, у). Это вовсе не означает, что задана … Некоторая функция y=f(x)
При описании экономических явлений процесс подбора функции (эмпирической формулы), обладающей требуемыми свойствами, — это моделирование.
При изучении временных рядов совокупное долговременно факторов на динамику изуч.показателя: тенденцией.
Применимы ли методы классического анализа регрессионного анализа к гетероскедастичными наблюдениями да, после предварительной нормализации наблюдений. Ответ: Да, при выполнении других условий классического регрессионного анализа.
По результатам экзамена вычислить среднюю, модальную и медианную оценки учащихся. Данные сгруппированы и представлены в виде таблицы (рис. 1) 3.5; 3; 3
| оценка | количество |
(рис.1)
Date: 2015-07-17; view: 1192; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА... |