Эконометрика Тестовый вопрос

Известно, что в уравнении множественной линейной регрессии  все коэффициенты значимы. Также даны коэффициенты парной корреляции  и . Самым коротким отрезком, содержащим коэффициент множественной корреляции является интервал …

Вопрос № 22 639 Изменён 4 октября 2021 База ruotvet.ru
По этой дисциплине Сообщить об ошибке

Варианты ответа

Ответ из базы
Известно, что в уравнении множественной линейной регрессии  все коэффициенты значимы. Также даны коэффициенты парной корреляции  и . Самым коротким отрезком, содержащим коэффициент множественной корреляции является интервал …

[0,7;1]

Интервал изменения коэффициента множественной корреляции  составляет [0;1]. Также известно, что величина коэффициента множественной корреляции должна быть не меньше, чем максимальный коэффициент парной корреляции. Значит, для данной модели регрессии самым коротким отрезком, содержащим коэффициент множественной корреляции является отрезок [0,7;1].

Эконометрика : учеб. / И. И. Елисеева [и др.], под ред. И. И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 130–138.

Дата изменения страницы не означает экспертную проверку ответа. Как проверять материалы.

Сообщить об ошибке или предложить уточнение

К вопросу № 22 639. Адрес этой страницы будет добавлен автоматически.

    Замечание, ссылка на страницу и указанные вами данные сохранятся у редакции для проверки. Почта нужна только если вы хотите получить ответ. Не указывайте пароли и другие конфиденциальные сведения. Как проверяются материалы.

    Ещё вопросы по дисциплине

    Вся тема «Эконометрика» →
    Частная автокорреляция 1-го порядка — это корреляция между членами временного ряда и , при условии, что ... Частная автокорреляционная функция первого порядка определяется по формуле Целевая переменная в модели частичного приспособления имеет вид Формула для получения несмещенной оценки дисперсии имеет вид Формула для F-статистики: __________________, где p — верхнее число степеней свободы, q — нижнее число степеней свободы. Условие стационарности ряда случайных остатков в модели АР (1) имеет вид