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
🧠 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:
- b1
- b2
- оба значимы
- оба не значимы
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
-
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
-
По данным n=25 регионов получена регрессионная модель объема реализации медикаментов на одного жителя у в зависимости от доли городского населения х1 и числа фармацевтов х2 на 10 тыс. жителей: и средние квадратические отклонения коэффициентов регрессии. Определите, чему равна при доверительной вероятности =0,95 верхняя граница интервальной оценки коэффициента регрессии при х2
- Кластерный анализ позволяет проводить:
-
В чем состоит условие гомоскедастичности в регрессионной модели, если t1, t2=1,2,...,n и
