Какими свойствами обладают МНК-оценки параметров простейшей линейной регрессионной модели?
Несмещенность
Эффективность
Состоятельность
Зависят от распределения данных, по которым строится модель
Нормальность
Среди приведенных ответов нет правильного
Случайные величины называются гомоскедастичными, если:
равны их дисперсии
равны их математические ожидания
если они являются независимыми и равны их математические ожидания
если они являются независимыми и одинаково распределенными
равны их математические ожидания и дисперсии
Выберите утверждения, справедливые для простейшей линейной регрессионной модели.
Функция регрессии линейна по входной переменной
МНК-оценки модели линейны по результатам наблюдений выходов системы
Функция регрессии линейна по параметрам модели
Границы доверительного интервала для функции регрессии линейны
Какими свойствами обладают МНК-оценки параметров простейшей линейной регрессионной модели при соблюдении условий Гаусса-Маркова?
В каком случае регрессионная модель называется гомоскедастичной?
Если гомоскедастичны её входы
Если гомоскедастичны её ошибки
Если гомоскедастичны её выходы
Email
Пароль (забыли пароль?)
Регрессионный анализ