Эконометрическая модель имеет вид
y ?=f(x)
y ?= a+b_1 x+b_2 x^2
y=f(x)+?
y=f(x)
Ответ: с
Установите соответствие
а) регрессионная модель 1) x- ?1={(0,x=0@x-1,x>0)?
b) система одновременных уравнений 2) {(R=a_1+b_11 M+b_12 Y+?_1,@Y=a_2+b_21 R+?_2,)?
c) модель временного ряда 3) y=a+b_1 x_1+b_2 x_2+?
4) y_t=T_t+S_t+E_t
Ответ: a-3,b-2,c-4
Регрессия – это
зависимость значений результативной переменной от значений объясняющих переменных (факторов)
правило, согласно которому каждому значению одной переменной ставится в соответствие единственное значение другой переменной
правило, согласно которому каждому значению независимой переменной ставится в соответствие значение зависимой переменной
зависимость среднего значения результативной переменной от значений объясняющих переменных (факторов)
Ответ: d
Метод наименьших квадратов …
Позволяет получить оценки параметров линейной регрессии, исходя из условия ?_(i=1)^n?(y_i-(y_i ) ? )^2?min?
Позволяет получить оценки параметров регрессии, исходя из условия ln?(?_(i=1)^n?f(y_i,"" ?)?max
Позволяет проверить статистическую значимость параметров регрессии
Позволяет получить оценки параметров нелинейной регрессии, исходя из условия ?_(i=1)^n?(y ?-(y_i ) ? )^2?min?
Ответ: а
Линейная множественная регрессия
Уравнение линейной множественной регрессии
y ?=a+bx
y ?=a+b_1 x_1+b_2 x_2+?+b_p x_p
y ?=ax_1^(b_1 ) x_2^(b_2 )…x_p^(b_p )
y_t=T_t+S_t+E_t
Ответ: b
Для линейного уравнения множественной регрессии установите соответствие
y=a+b_1 x_1+b_2 x_2+?
а) Факторные переменные 1) y
b) Результативная переменная 2) a
c) Параметры 3) a,?
d) Случайная компонента 4) x_1,x_2
5) ?
6) a,b_1,b_2
Ответ: a-4, b-1, c-6, d-5
Проблема спецификации регрессионной модели включает в себя
Отбор факторов, включаемых в уравнение регрессии
Оценка параметров уравнения регрессии
Оценка надежности результатов регрессионного анализа
Выбор вида уравнения регрессии
Ответ: a,d