Экстернат. Эконометрика

В классической линейной регрессионной модели для всех наблюдений дисперсия случайной составляющей  В классической линейной регрессионной модели математическое ожидание произведения остатков  В классической линейной регрессионной модели математическое ожидание случайной составляющей М( ) = В классической регрессионной модели, записанной в матричной форме, b имеет размерность В кластер S₁ входят 4 объекта, расстояние от которых до объекта №5 составляет соответственно: 2, 5, 6, 7. Чему равно расстояние от объекта №5 до кластера S₁, если исходить из принципа "дальнего соседа”: В матричной форме критерий метода наименьших квадратов записывается в виде В матричной форме оценка вектора неизвестных параметров b регрессионного уравнения находится по формуле: В матричной форме регрессионная модель имеет вид:  В матричной форме регрессионная модель имеет вид: Y = X? +? где X В матричной форме регрессионная модель имеет вид: Y = X? +? где ? В многомерной регрессионной модели   при  равно В многомерной регрессионной модели  , имеет….. закон распределения В многомерной регрессионной модели  являются…….. величинами В многомерной регрессионной модели дисперсия случайной составляющей   ……для всех наблюдений В многомерной регрессионной модели математическое ожидание случайной составляющей  равно В регрессионном анализе x_j рассматриваются как: В хорошо подобранной модели остатки должны (выберите необходимые пункты) Вид закона распределения остатков в классической линейной регрессионной модели Возможные причины нулевого значения коэффициента детерминации R²: Все ли факторы можно включить в уравнение регрессии, если было обследовано 20 предприятий по 3 показателям  =-10,5+6,57x₁-0,22x₂+7,8x₃ (7,3) (6,2) (1,3) (3,3) Все ли факторы можно включить в уравнение регрессии, если было обследовано 20 предприятий по 3 показателям =-10,5+6,57x₁-0,22x₂+7,8x₃ (7,3) (1,7) (4,3) (1,3) Для получения качественных оценок уравнений регрессии необходимо выполнение следующих предпосылок МНК (выберите необходимые пункты):