СДЕЛАЙТЕ СВОИ УРОКИ ЕЩЁ ЭФФЕКТИВНЕЕ, А ЖИЗНЬ СВОБОДНЕЕ
Благодаря готовым учебным материалам для работы в классе и дистанционно
Скидки до 50 % на комплекты
только до
Готовые ключевые этапы урока всегда будут у вас под рукой
Организационный момент
Проверка знаний
Объяснение материала
Закрепление изученного
Итоги урока
Мера расхождения сглаженного (регрессионного) и наблюденного значения называется
Временной ряд называется стационарным, если
Статистический анализ модели (статистическое оценивание ее параметров) относится к этапу
Теснота статистической связи между переменной и объясняющими переменными измеряется
Одним из известных способов проверки регрессионных остатков эконометрической модели на автокорреляцию является критерий
Если регрессионные остатки в эконометрической модели статически взаимозависимы, то ее называют моделью с
Одно из условий идентифицируемости системы одновременных уравнений (СОУ) состоит в том, что
Линейные регрессионные модели, остатки которых не сохраняют постоянного уровня величины дисперсии при переходе от одного наблюдения к другому, называют моделями с
Линеаризация нелинейной модели регрессии может быть достигнута
Линеаризация нелинейной модели регрессии может быть достигнута
Одно из условий идентифицируемости системы одновременных уравнений (СОУ) состоит в том, что
Временной ряд называется стационарным, если
Регрессионные модели с фиксированными переменными применяют, когда в ходе сбора исходных статистических данных имеет место
Одним из известных способов проверки регрессионных остатков эконометрической модели на автокорреляцию является критерий
Временной ряд является нестационарным, если
Регрессионные модели с фиксированными переменными применяют, когда в ходе сбора исходных статистических данных имеет место
Временной ряд называется стационарным, если
Линейные регрессионные модели, остатки которых не сохраняют постоянного уровня величины дисперсии при переходе от одного наблюдения к другому, называют моделями с
Форма записи эконометрической модели
B1 Y1 + B2 Y2 + C1 X = 1
B1 Y1 + B2 Y2 + C1 X = 1
называется
Линеаризация нелинейной модели регрессии может быть достигнута
Метод наименьших квадратов может применяться в случае
Линейные регрессионные модели, остатки которых не сохраняют постоянного уровня величины дисперсии при переходе от одного наблюдения к другому, называют моделями
Одно из условий идентифицируемости системы одновременных уравнений (СОУ) состоит в том, что
Мера расхождения сглаженного (регрессионного) и наблюдаемого значения называется
Временной ряд является нестационарным, если
Теснота статистической связи между переменной и объясняющими переменными измеряется
Регрессионные модели с фиксированными переменными применяют, когда в ходе сбора исходных статистических данных имеет место
Внешние по отношению к рассматриваемой экономической модели переменные называются
Теснота статистической связи между переменной и объясняющими переменными измеряется
© 2021, Тарасов Сергей Петрович 493