Тема: Обобщённый метод наименьших квадратов
Для использования обобщённого МНК необходимо знать …
автокорреляционную функцию
коэффициент детерминации
автоковариационную матрицу случайных возмущений
значение критерия Фишера
Для регрессионной модели Yi=b0+b1X1i+b2X2i+…+bmXmi+εi, i=1…n, с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является ...
диагональной
единичной
треугольной
вырожденной
К методам устранения автокорреляции остатков не относятся:
метод Голдфелда–Квандта
обобщённый метод наименьших квадратов
метод Кохрана–Оркатта
традиционный метод наименьших квадратов
Метод оценки параметров моделей с гетероскедастичными остатками называется … методом наименьших квадратов
минимальным
обычным
косвенным
обобщённым
Множественная линейная регрессионная модель, в которой не выполняются условия гомоскедастичности и (или) имеет место автокорреляция остатков, называется ______ регрессионной моделью.
обобщённой линейной
нелинейной
парной
множественной линейной
На основании преобразования переменных при помощи обобщённого метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой …
нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами
нелинейную регрессию, в которой переменные взяты с весами
Взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами
взвешенную регрессию, в которой переменные взяты с весами
Обобщённый МНК для регрессионной модели с гетероскедастичностью, когда известны диагональные элементы автоковариационной матрицы случайных возмущений, называется ____________ методом наименьших квадратов.
косвенным
взвешенным
доступным обобщённым
двухшаговым
Обобщённый МНК используется для линейных уравнений регрессии с ________ остатками.
нулевыми
гетероскедастичными и/или автокоррелированными
гомоскедастичными
некоррелированными
Обобщённый МНК может использоваться для корректировки _______ остатков.
стандартной ошибки
гетероскедастичности
автокорреляции
доверительного интервала
Обобщённый МНК может применяться в случае нарушения предпосылки МНК о(об) _______ остатков.
существовании
отсутствии автокорреляции
гомоскедастичности
максимизации суммы квадратов
Обобщённый МНК рекомендуется применять в случае …
Автокорреляции остатков
гомоскедастичных остатков
нормально распределённых остатков
автокорреляции результативного признака
Обобщённый МНК отличается от обычного МНК тем, что при применении ОМНК …
Остатки не изменяются
остатки приравниваются к нулю
преобразуются исходные уровни переменных
уменьшается количество наблюдений
После применения обобщённого МНК удаётся избежать ______ остатков
Гетероскедастичности
случайного характера
равенства нулю суммы
нормального распределения
Проявление гетероскедастичности в остатках удаётся устранить при помощи метода обобщённого метода наименьших квадратов путём …
преобразования переменных
расчёта критерия Дарбина–Уотсона гомоскедастичных остатков
введения в модель фиктивных переменных
введения в выражение для дисперсии остатков коэффициента пропорциональности
Теоретическое распределение случайной составляющей регрессионной модели является различным для разных наблюдений в выборке. Тогда имеет место неодинаковый разброс случайных составляющих или __________ остатков.
гомоскедастичность
детерминированность
гетероскедастичность
автокорреляция
Что преобразуется при применении обобщённого МНК?
коэффициент корреляции
дисперсия результативного признака
дисперсия факторного признака
исходные уровни переменных