Математическая статистика

Регрессионный анализ

Простейшая линейная регрессионная модель




1. Какая регрессионная модель называется простейшей линейной регрессионной моделью?

2. Какими свойствами обладают МНК-оценки параметров простейшей линейной регрессионной модели?

3. Сформулируйте условия Гаусса-Маркова. Какими свойствами обладают МНК-оценки параметров простейшей линейной регрессионной модели при выполнении условий Гаусса-Маркова?

4. Какие случайные величины называются гомоскедастичными?

5. Какая регрессионная модель называется гомоскедастичной?

6. Какая регрессионная модель называется значимой?

7. Какая статистика критерия используется при проверке гипотезы о значимости простейшей линейной регрессионной модели? Какой закон распределения имеет эта статистика при условии истинности основной гипотезы?

8. Объясните принцип выбора типа критической области при проверке гипотезы о значимости простейшей линейной регрессионной модели.

9. Сформулируйте метод доверительных интервалов для проверки гипотезы о значимости простейшей линейной регрессионной модели.