Эконометрика Тестовый вопрос

Вычислите доверительный интервал с вероятностью 95 % для коэффициента регрессии для модели  построенной на основании 20 наблюдений, если известны t-статистики для параметров регрессии   и критическое значение t-критерия

Вопрос № 22 669 Изменён 9 августа 2021 База ruotvet.ru
По этой дисциплине Сообщить об ошибке

Варианты ответа

Ответ из базы
Вычислите доверительный интервал с вероятностью 95 % для коэффициента регрессии для модели  построенной на основании 20 наблюдений, если известны t-статистики для параметров регрессии   и критическое значение t-критерия

Для модели регрессии  коэффициентом регрессии называется коэффициент b. Доверительный интервала для коэффициента регрессии b имеет вид  Для вычисления стандартной ошибки  коэффициента регрессии воспользуется формулой  выведенной из определения t-статистики  Итак, вычислим стандартную ошибку  коэффициента регрессии  Найдем доверительный интервал

Эконометрика : учеб. / И. И. Елисеева [и др.], под ред. И. И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Финансы и статистика, 2005. – С. 51–61.

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

Сообщить об ошибке или предложить уточнение

К вопросу № 22 669. 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