КОНТРОЛЬНІ ПИТАННЯ І ЗАВДАННЯ

  • 1. Запишіть модель множинної регресії, назвіть се основні компоненти.
  • 2. Які основні припущення методу найменших квадратів для моделі множинної регресії?
  • 3. Як проводиться оцінювання параметрів моделі множинної регресії методом найменших квадратів?
  • 4. Які властивості МПК-оцінок параметрів моделі множинної регресії?
  • 5. Як проводиться оцінювання дисперсії випадкових помилок?
  • 6. Яким чином проводиться перевірка значущості параметрів моделі множинної регресії?
  • 7. Як побудувати довірчі інтервали для параметрів регресійного рівняння?
  • 8. Яким чином обчислюється коефіцієнт детермінації? Які властивості цього коефіцієнта?
  • 9. Як проводиться перевірка значущості рівняння множинної регресії?
  • 10. Для чого застосовується таблиця дисперсійного аналізу? Що вона містить?
  • 11. Дайте визначення умовного і безумовного прогнозування.
  • 12. Що таке приватні рівняння регресії?
  • 13. Дайте визначення коефіцієнтів еластичності. Який сенс цих величин?
  • 14. Перерахуйте відомі вам способи ранжування факторів.
  • 15. Перерахуйте основні типи нелінійних залежностей. Які підходи до оцінювання параметрів нелінійних рівнянь регресії вам відомі?
  • 16. Що таке мультиколінеарності? Які ознаки мультиколінеарності?
  • 17. Які методи усунення мультиколінеарності ви знаєте?
  • 18. Запишіть узагальнену модель множинної регресії і опишіть узагальнений метод найменших квадратів.
 
Переглянути оригінал
< Попер   ЗМІСТ   ОРИГІНАЛ   Наст >