КОНТРОЛЬНІ ПИТАННЯ І ЗАВДАННЯ

  • 1. Запишіть модель парної регресії, назвіть її компоненти.
  • 2. Для чого в модель парної регресії включається випадкова помилка?
  • 3. Перерахуйте відомі вам методи оцінювання параметрів моделі парної регресії.
  • 4. У чому полягають основні припущення методу найменших квадратів.
  • 5. Для чого висувається припущення про нормальний розподіл випадкових помилок?
  • 6. У чому різниця між 0 Про , 0, і 0 Про , 0,?
  • 7. Що показують величини 0 Про і 0j?
  • 8. Сформулюйте теорему Гаусса - Маркова.
  • 9. Яким чином можна оцінити дисперсію випадкової помилки моделі?
  • 10. У чому різниця між залишками і помилками моделі?
  • 11. Сформулюйте закон розподілу оцінок параметрів моделі парної регресії.
  • 12. Що показують величини 5? і Sf '?

° 1

  • 13. Що таке «гіпотеза про значимість параметра»? Яким чином вона перевіряється?
  • 14. Чим відрізняється перевірка значущості параметра 0 Про і параметра 0 ,?
  • 15. Як можна визначити довірчий інтервал для параметра регресійного рівняння?
  • 16. Яка залежність ширини довірчого інтервалу від дисперсії випадкової помилки?
  • 17. Що таке TSS, RSS, ESS ? Як пов'язані між собою ці величини?
  • 18. Як визначається і що показує коефіцієнт детермінації?
  • 19. Назвіть основні властивості коефіцієнта детермінації.
  • 20. Як проводиться перевірка значущості регресійного рівняння?
  • 21. Як будується таблиця дисперсійного аналізу?
  • 22. Чим відрізняється точкове та інтервальний прогнозування?
  • 23. У чому різниця між умовним і безумовним прогнозуванням?
  • 24. Від чого залежить точність прогнозування але рівняння регресії?
  • 25. У чому переваги і недоліки ортогональної регресії?
 
Переглянути оригінал
< Попер   ЗМІСТ   ОРИГІНАЛ   Наст >