Pytania i odpowiedzi

EE012021-2

Zebrane pytania i odpowiedzi do zestawu. .
Ilość pytań: 24 Rozwiązywany: 475 razy
Pytanie 16
to co odróżnia KMNRL (Klasyczny Model Normalnej Regresji Liniowej) od wprowadzonego wcześniej KMRL (Klasycznego Modelu Regresji Liniowej) to
dodatkowe założenie o normalności składnika losowego et
Pytanie 17
po drugie, duża liczba parametrów przyczynia się do zwiększenia “elastyczności” modelu
prawda
Pytanie 18
po pierwsze, wysoka liczba parametrów podlegających estymacji skutkuje znaczącym wzrostem jej
niepewności
Pytanie 19
włączając do modelu regresji kolejną, dowolną zmienną objaśniającą suma kwadratów reszt nie zmaleje
fałsz
Pytanie 20
Wszystkie cztery mierniki są oparte na sumie kwadratów reszt (SSE) – im jest ona niższa, tym na lepsze dopasowanie modelu one wskazuj
prawda
Pytanie 21
współczynnik zmienności resztowej,
jest wielkością niemianowaną
wyrażoną w procentach
Model jest tym lepiej dopasowany do danych, im niższa wartość Ve
Ve > 0 zawsze
10%< model bardzo dobrzre dopasowany do danych
30%< Ve model słabo dopasowany do danych
Pytanie 22
𝑦𝑡 oznacza zawsze zmienną objaśnianą tą może być
zmienna ekonomiczna
jej logarytm
Pytanie 23
zmienną objaśnianą jest
y
Pytanie 24
𝐻0: 𝛽𝑖 = 0
Parametr 𝛽𝑖 jest statystycznie nieistotny

Powiązane tematy

#ee012021