Завдання № 4.20

Завдання № 4.19

Завдання № 4.18

Завдання № 4.17

Завдання № 4.16

Виявити автокореляцію можна за допомогою:

1. Алгоритму Фаррара – Глобера;

2. Критерію ;

3. Критерію Дарбіна – Вотсона;

4. Методу головних компонентів;

5. Тесту Гольфельда – Квандта.

Автокореляція дає:

1. Високий ступінь кореляції між залишками та незалежною змін­Ною.

2. Найкращі лінійні оцінки (BLUE).

3. Неефективні оцінки параметрів.

4. Оцінки параметрів з відхиленням.

5. Проблеми зі статистичними висновками.

Наявність автокореляції призводить до:

1. Зміни специфікації моделі.

2. Зміщеності оцінок параметрів моделі.

3. Неефективності оцінок параметрів моделі, які призведуть до неефективних прогнозів.

4. Неможливості застосування критеріїв Стьюдента та Фішера.

5. Низької точності оцінювання параметрів моделі.

Здійснити оцінку параметрів з автокорельованими залишками можна:

1. За алгоритмом Фаррара – Глобера.

2. Методом головних компонентів.

3. Методом Ейткена.

4. Методом найменших квадратів.

5. Непрямим методом найменших квадратів.

Помилка в специфікації наявна, якщо:

1. Дві чи більше залежних змінних мають високу кореляції.

2. Дві чи більше незалежних змінних мають високу кореляцію.

3. Дисперсія значень помилки не постійна.

4. Побудовано неправильну версію істинної моделі.

5. Незалежна змінна виміряна з помилкою.

Дата добавления: 2015-05-26