Nauka
EE012021-2
Wyświetlane są wszystkie pytania.
Pytanie 17
po drugie, duża liczba parametrów przyczynia się do zwiększenia “elastyczności” modelu
fałsz
prawda
Pytanie 18
po pierwsze, wysoka liczba parametrów podlegających estymacji skutkuje znaczącym wzrostem jej
pewnosci
niepewności
Pytanie 19
włączając do modelu regresji kolejną, dowolną zmienną objaśniającą suma kwadratów reszt nie zmaleje
fałsz
prawda
Pytanie 20
Wszystkie cztery mierniki są oparte na sumie kwadratów reszt (SSE) – im jest ona niższa, tym na lepsze dopasowanie
modelu one wskazuj
fałsz
prawda
Pytanie 21
współczynnik zmienności resztowej,
10%< model bardzo dobrzre dopasowany do danych
Model jest tym lepiej dopasowany do danych, im niższa wartość Ve
Ve > 0 zawsze
jest wielkością mianowaną
jest wielkością niemianowaną
wyrażoną w procentach
30%< Ve model słabo dopasowany do danych
Pytanie 22
𝑦𝑡 oznacza zawsze zmienną objaśnianą tą
może być
jej potęga
jej pirewiastek
zmienna ekonomiczna
jej logarytm
Pytanie 23
zmienną objaśnianą jest
y
Beta
Epsilon
x
Pytanie 24
𝐻0: 𝛽𝑖 = 0
Parametr 𝛽𝑖 jest statystycznie nieistotny
Parametr 𝛽𝑖 jest statystycznie istotny