Условие:
С помощью какого действия можно уменьшить мультиколинеарность факторов?
а) применение алгоритма Фаррара-Глобера;
б) исключение из анализа факторов, которые сильно коррелируют с другими;
в) введение в модель дополнительных поясняющих переменных;
г) преобразования остатков.
Для модели
$Y X X = + - 1,15 2,17 1,85 1 2$
коэффициент детерминации равен
$R^2 = 0,87$
. Определить, какой процент дисперсии
$Y$
объясняется влиянием факторов
$X1$
и
$X2$
:
а) 13% ;
б) 0,87% ;
в) 87% ;
г) 0,13%.
Значение коэффициента детерминации рассчитывается как отношение суммы квадратов результативного признака, который объясняется регрессией, к:
а) общей сумме квадратов;
б) остаточной сумме квадратов;
в) факторной дисперсии;
г) средней дисперсии.
Если математическое ожидание остатков не равно нулю, то оценки параметров регрессии являются:
а) смещенными;
б) эффективными, но не обоснованными;
в) неэффективными;
г) необоснованными.
Если остатки гетероскедастичны, то:
а) выводы по
$t -$
и
$F -$
статистикам являются ненадежными;
б) гетероскедастичность проявляется через низкое значение статистики Дарбина-Уотсона;
в) оценки параметров модели остаются эффективными;
г) оценки параметров уравнения регрессии является смещенными.
При наличии гетероскедастичности следует применить:
а) метод наименьших квадратов;
б) обобщенный метод наименьших квадратов;
в) метод Феррара-Глаубера;
г) метод Дарбина-Уотсона.
Коэффициент парной корреляции
$r_{yx}$
может принимать значения:
а) от 0 до 1;
б) от -1 до 1;
в) от 0 до 4;
г) любые действительные значения.
