Список вопросов базы знаний

Лаг - число периодов, по которым рассчитывается коэффициент корреляции

Линеаризация - приведение нелинейной формы к линейной

Нелинейная модель регрессии - модель, в которой независимые переменные входят в уравнение линейным образом

Экзогенные переменные - зависимые переменные (у)

Автокорреляция - нарушение третьего условия теоремы Гаусса - Маркова

Второе условие теоремы Гаусса - Маркова заключается в том, что случайные члены регрессии в разных наблюдениях являются зависимыми

Гетероскедастичность - нарушение первого условия теоремы Гаусса - Маркова

Случайные факторы - факторы, не поддающиеся учету и регистрации

Спецификация модели включает выбор математической функции

Ввиду четкой интерпретации параметров наиболее широко используются линейная и степенная функции

Всегда ясно, какие переменные являются лишними при столкновении с проблемой мультиколлинеарности

Высокий коэффициент корреляции указывает на тесную функциональную зависимость между переменными, в том числе и криволинейную

Если проранжировать совокупность по двум признакам, связь между которыми изучается, то полное совпадение рангов означает максимально тесную прямую связь

Если число наблюдений невелико, то у моделей с любым числом параметров их оценка приводит к статически значимым величинам

Коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов изменяется в среднем результат с изменением соответствующего фактора на 1% при неизменности действия других факторов

Любая дифференцируемая функция может быть разложена в ряд по степеням независимой переменной х в окрестности любой точки

Мультиколлинеарность означает точную линейную зависимость между столбцами матрицы

На практике истинная модель известна, исследователь оценивает модель, которая точно соответствует процессу, порождающему данные

Полиномиальные модели высоких порядков используются часто

При мультиколлинеарности малое изменение исходных данных приводит к малому изменению оценок коэффициентов модели

Рассчитанные по рекуррентной формуле частные коэффициенты корреляции изменяются в пределах от минус бесконечности до плюс бесконечности

Регрессивные модели являются достаточно гибким инструментом, позволяющим оценивать влияние качественных признаков на изучаемую переменную

Существует тесная связь между коэффициентом частной корреляции и коэффициентом детерминации

Такая ситуация, когда сумма фиктивных переменных тождественно равна константе, также включенной в регрессию, называется "dummy trap"

Фиктивные переменные позволяют строить и оценивать кусочно-линейные модели, которые можно применять для исследования структурных изменений

Частные коэффициенты (или индексы) корреляции характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов, включенных в уравнение регрессии

В эконометрике выделяют три категории ошибок при анализе эксперимента

Важнейшее направление экометрики - построение прогнозов по различным экономическим показателям

Вероятностный эксперимент - эксперимент, результат которого не предсказуем заранее

Вероятность невозможного события Р(А)=1

Вероятность страхового требования автомобилей составляет

Дискретная случайная величина - величина, которая принимает отдельные изолированные значения с определенными вероятностями

Дифференциальная функция распределения случайной величины - дисперсия

Для оценки разброса случайной величины в процентах относительно ее среднего значения вводится понятие среднего квадратического отклонения

Для получения количественных оценок исследуемых экономических явлений используются методы регрессионного анализа

Если события А и А` противоположны, то

Закон распределения дискретной случайной величины можно задать аналитически

Количественная мера для сравнения событий по степени их появления

Кумулятивная функция распределения случайной величины - убывающая функция

Математическая экономика строит и анализирует математические модели с использованием реальных числовых значений

Математическое ожидание характеризует среднее ожидаемое значение случайной величины

На этапе верификации проверяется

Основой статистического наблюдения является первичный статистический материал

Ошибки, обусловленные индивидуальными качествами экспериментатора, относятся к

Под экономической чоделью понимается стохастическое представление экономического явления

Понятия дисперсии и вариации применяются при оценке экономической эффективности отдельных проектных решений

Построение эконометрических моделей, удобных для проведения эмпирического анализа, - проблема спецификаций

Проверка качества найденных экономических параметров модели и самой модели в целом - параметризация

Результаты эксперимента в эконометрике всегда можно оценить статистически

Связи между экономическими показателями носят строгий функциональный характер