4. При расчете скорректированного коэффициента множественной детерминации пользуются формулой , где …

			n – число наблюдений; m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
			m – число наблюдений; n – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
			n – число параметров при независимых переменных; m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии
			n – число параметров при независимых переменных; m – число наблюдений

Решение Скорректированный индекс множественной детерминации содержит поправку на число степеней свободы и имеет вид  , где  n – число наблюдений, m – число факторов, включенных в модель множественной регрессии. Магнус, Ян Р. Эконометрика : нач. курс : [учеб. для студентов вузов по экон. специальностям] / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий ; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. – М. : Дело, 2005. C. 67–70.

Тема: Оценка значимости параметров эконометрической модели

1. Проверка статистически значимого отличия от нуля оценок коэффициентов   линейной модели  осуществляется путем последовательного сравнения отношений   (  –среднеквадратическая ошибка параметра  ) с точкой, имеющей распределение …

			Стьюдента
			Фишера
			Дарбина – Уотсона
			нормальное

Решение При проверке статистически значимого отличия от нуля оценок коэффициентов   линейной регрессионной модели    выдвигается гипотеза о нулевом значении оценки параметра. Для каждого коэффициента регрессии   модели рассчитывают отношение его среднеквадратической ошибки к значению оценки  . Полученное значение отношения   последовательно сравнивается с точкой, имеющей распределение Стьюдента. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. – Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – С. 73.

2.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 

Решение Чтобы оценить значимость параметров регрессии используется t-критерий Стьюдента. Для каждого коэффициента регрессии   формулируется нулевая гипотеза   при альтернативной гипотезе  . Затем рассчитывается фактическое значение t-статистики, которое сравнивается с критическим значением Стьюдента   для требуемого числа степеней свободы и уровня значимости. Если  , коэффициент   значим; если   коэффициент   незначим. В нашем случае при уровне значимости 0,05 значимыми является параметры  Эконометрика. Под ред. Елисеевой И.И., М. : Финансы и статистика, 2005. С.160–165. Кремер, Н.Ш. Эконометрика : учеб. для студентов вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; ред. Н. Ш. Кремер. – М. : ЮНИТИ, 2002. – С.40–52.

3.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 …

Решение Чтобы оценить значимость параметров регрессии используется t-критерий Стьюдента. Для каждого коэффициента регрессии   формулируется нулевая гипотеза   при альтернативной гипотезе   Затем рассчитывается фактическое значение t-статистики, которое сравнивается с критическим значением Стьюдента   для требуемого числа степеней свободы и уровня значимости. Если  , коэффициент   значим; если   коэффициент   незначим. В нашем случае при уровне значимости 0,1 значимым является параметры  Эконометрика. Под ред. Елисеевой И.И., М. : Финансы и статистика, 2005. С.160–165. Кремер, Н.Ш. Эконометрика : учеб. для студентов вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; ред. Н. Ш. Кремер. – М. : ЮНИТИ, 2002. – С.40–52.

4. 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 

Решение В нашем случае при уровне значимости 0,01 значимым является только параметр  Эконометрика : учеб. / И.И. Елисеева и [др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 160–170. Кремер, Н.Ш. Эконометрика : учеб. для студентов вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; ред. Н. Ш. Кремер. – М. : ЮНИТИ, 2002. – С.40–52.

5. Если для среднеквадратической ошибки   параметра и значения оценки этого параметра   линейной эконометрической модели выполняется соотношение  , то это свидетельствует о статистической ______ параметра.

			ненадежности оценки
			надежности оценки
			ненадежности среднеквадратической ошибки
			надежности среднеквадратической ошибки

Решение Превышение среднеквадратической ошибки параметра над значением его оценки свидетельствует о статистической ненадежности параметра. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. – Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – С. 67.