Наличие мультиколлинеарности приводит к (выберите необходимые варианты)
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина направлена на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. В рамках курса рассматриваются теоретические основы, практические аспекты и актуальные тенденции, позволяющие развить навыки анализа и решения сложных задач. Особое внимание уделяется междисциплинарному подходу, что способствует формированию системного мышления и умения работать в команде. Программа включает лекции, семинары и практические задания для закрепления материала.
Варианты ответа:
- неустойчивости оценок коэффициентов регрессии
-
большой дисперсии
- занижению значения множественного коэффициента корреляции
- завышению значения множественного коэффициента корреляции
- возможности получения неверного знака у коэффициента регрессии
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
-
Какие требования в модели регрессионного анализа предъявляются к распределению ошибок наблюдения, а именно к их математическому ожиданию М и дисперсии D:
- Что минимизируется согласно методу наименьших квадратов?
-
При исследовании зависимости себестоимости продукции у от объема выпуска х1 и производительности труда х2 по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии: и средние квадратические отклонения коэффициентов регрессии: и. Можно ли при уровне значимости утверждать, что значимы коэффициенты регрессии
-
При исследовании зависимости себестоимости продукции у от объема выпуска х1 и производительности труда х2 по данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии: и средние квадратические отклонения коэффициентов регрессии: и определите с доверительной вероятностью =0,99 на какую величину максимально может измениться себестоимость продукции у, если объем производства х1 увеличить на единицу
-
По данным n=15 фирм исследована зависимость прибыли у от числа работающих х вида. Была получена оценка остаточной дисперсии и обратная матрица Определите, чему равна дисперсия оценки коэффициента регрессии
