Formularz kontaktowy
Memorizer+

Funkcja dostępna dla użytkowników Memorizer+

Aby z niej skorzystać wykup subskrypcję.

Fiszki

PRG

Test w formie fiszek PRG
Ilość pytań: 87 Rozwiązywany: 4559 razy
W poprawnie zbudowanym modelu przyczynowo opisowym:
zmienne objaśniające powinny być w jak najmniejszym stopniu skorelowane między sobą
zmienne objaśniające nie powinny być skorelowane ze zmienną objaśnianą
powinna występować silna korelacja między zmiennymi objaśniającymi
zmienne objaśniające powinny być w jak najmniejszym stopniu skorelowane między sobą
W poprawnie zbudowanym modelu przyczynowo opisowym:
zmienne objaśniające powinny być w jak najmniejszym stopniu skorelowane między sobą
zmienne objaśniające nie powinny być skorelowane ze zmienną objaśnianą
powinna występować silna korelacja między zmiennymi objaśniającymi
Przy szacowaniu parametrów modelu przyczynowo opisowego metodą MNK występowanie współliniowości zmiennych objaśniających jest zjawiskiem
pozytywnym, gdyż zazwyczaj otrzymujemy modele bardzo dobrze dopasowane do danych rzeczy-wistych
neutralnym dla tej metody estymacji
negatywnym, gdyż prowadzi do obniżenia efektywności estymatorów
negatywnym, gdyż prowadzi do obniżenia efektywności estymatorów
Przy szacowaniu parametrów modelu przyczynowo opisowego metodą MNK występowanie współliniowości zmiennych objaśniających jest zjawiskiem
pozytywnym, gdyż zazwyczaj otrzymujemy modele bardzo dobrze dopasowane do danych rzeczy-wistych
neutralnym dla tej metody estymacji
negatywnym, gdyż prowadzi do obniżenia efektywności estymatorów
Oszacowano pewien model przyczynowo opisowy i okazało się, że współczynnik determinacji jest „pra-wie” równy 1, ale jego parametry są statystycznie nieistotne. Przyczyną uzyskania takich wyników może być:
współliniowość zmiennych objaśniających
wysokie skorelowane zmiennych objaśniających
nie można nic powiedzieć o przyczynach tego stanu rzeczy
współliniowość zmiennych objaśniających
wysokie skorelowane zmiennych objaśniających
Oszacowano pewien model przyczynowo opisowy i okazało się, że współczynnik determinacji jest „pra-wie” równy 1, ale jego parametry są statystycznie nieistotne. Przyczyną uzyskania takich wyników może być:
współliniowość zmiennych objaśniających
wysokie skorelowane zmiennych objaśniających
nie można nic powiedzieć o przyczynach tego stanu rzeczy
Zmienna objaśniająca w modelu przyczynowo opisowym powinna:
charakteryzować się dostatecznie dużą zmiennością czasową lub przestrzenno czasową
charakteryzować się małą zmiennością czasową lub przestrzenno czasową, gdyż gwarantuje to lep-sze dopasowanie modelu do danych rzeczywistych
charakteryzować się małą zmiennością czasową lub przestrzenno czasową, gdyż gwarantuje to lep-sze dopasowanie modelu do danych rzeczywistych
charakteryzować się dostatecznie dużą zmiennością czasową lub przestrzenno czasową
charakteryzować się małą zmiennością czasową lub przestrzenno czasową, gdyż gwarantuje to lep-sze dopasowanie modelu do danych rzeczywistych
Zmienna objaśniająca w modelu przyczynowo opisowym powinna:
charakteryzować się dostatecznie dużą zmiennością czasową lub przestrzenno czasową
charakteryzować się małą zmiennością czasową lub przestrzenno czasową, gdyż gwarantuje to lep-sze dopasowanie modelu do danych rzeczywistych
charakteryzować się małą zmiennością czasową lub przestrzenno czasową, gdyż gwarantuje to lep-sze dopasowanie modelu do danych rzeczywistych
Kryterium podziału modeli wielorównaniowych na modele proste, rekurencyjne i o równaniach współza-leżnych jest:
macierz T parametrów strukturalnych danego modelu stojących przy zmiennych z góry
macierz B parametrów strukturalnych danego modelu stojących przy zmiennych łącznie współzależnych
obie wyżej wymienione macierze
macierz B parametrów strukturalnych danego modelu stojących przy zmiennych łącznie współzależnych
Kryterium podziału modeli wielorównaniowych na modele proste, rekurencyjne i o równaniach współza-leżnych jest:
macierz T parametrów strukturalnych danego modelu stojących przy zmiennych z góry
macierz B parametrów strukturalnych danego modelu stojących przy zmiennych łącznie współzależnych
obie wyżej wymienione macierze
Jeśli macierz B parametrów strukturalnych danego modelu wielorównaniowego stojących przy zmiennych łącznie współzależnych jest diagonalna, to mamy do czynienia z modelem:
prostym
o równaniach współzależnych
rekurencyjnym
prostym
Jeśli macierz B parametrów strukturalnych danego modelu wielorównaniowego stojących przy zmiennych łącznie współzależnych jest diagonalna, to mamy do czynienia z modelem:
prostym
o równaniach współzależnych
rekurencyjnym
Predykcję łańcuchową stosujemy w przypadku wielorównaniowego modelu:
prostego
rekurencyjnego
o równaniach współzależnych
rekurencyjnego
Predykcję łańcuchową stosujemy w przypadku wielorównaniowego modelu:
prostego
rekurencyjnego
o równaniach współzależnych
Memorizer.pl

Cześć!

Wykryliśmy, że blokujesz reklamy na naszej stronie.

Reklamy, jak zapewne wiesz, pozwalają na utrzymanie i rozwój serwisu. W związku z tym prosimy Cię o ich odblokowanie by móc kontynuować naukę.

Wyłącz bloker reklam a następnie
Kliknij aby przeładować stronę
lub
Subskrybuj Memorizer+

Powiązane tematy

#prg #uek