Ucz się szybciej
Testy Fiszki Notatki
Zaloguj  

Strona 2

Wanat Prezentacje

Przejdź na Memorizer+
W trybie testu zyskasz:
Brak reklam
Quiz powtórkowy - pozwoli Ci opanować pytania, których nie umiesz
Więcej pytań na stronie testu
Wybór pytań do ponownego rozwiązania
Trzy razy bardziej pojemną historię aktywności
Wykup dostęp
Pytanie 9
Zmienna objaśniana może mieć rozkład należący do wykładniczej rodziny rozkładów
Tweedie
. normalny,
dwumianowy,
gamma, Poissona
Pytanie 10
Jakie modele są rozszerzeniem zwykłych modeli regresji?
Support vector machines.
Generalized linear models (GLMs).
K-means clustering.
Decision trees.
Pytanie 11
Jakie są kryteria oceny modelu w kontekście liniowego modelu regresji?
Mierniki dokładności prognoz ex post, AIC, Kryterium Schwartza BIC i współczynnik determinacji.
Mierniki dokładności prognoz ex ante, BIC, współczynnik determinacji i skorygowany współczynnik determinacji.
Mierniki dokładności prognoz ex post, AIC, Kryterium Schwartza BIC, współczynnik determinacji i skorygowany współczynnik determinacji.
Mierniki dokładności prognoz ex post, AIC, współczynnik determinacji i skorygowany współczynnik determinacji.
Pytanie 12
Dlaczego dokonuje się wyboru optymalnego modelu w kontekście liniowego modelu regresji?
Wszystkie powyższe.
W celu uzyskania najlepszych prognoz.
W celu uzyskania najlepszego opisu zależności między zmienną zależną a zmiennymi objaśniającymi.
W celu poprawy procesu estymacji parametrów.
Pytanie 13
Co zrobić w przypadku złego dopasowania w liniowym modelu regresji?
Przeprowadzić analizę czynnikową w celu redukcji liczby zmiennych objaśniających.
Przekształcić zmienną niezależną za pomocą transformacji logarytmicznej lub innej z rodziny Boxa-Coxa.
Przekształcić zmienną objaśnianą za pomocą transformacji logarytmicznej lub innej z rodziny Boxa-Coxa.
Dodatkowo przekształcić zmienną objaśniającą za pomocą transformacji logarytmicznej lub innej z rodziny Boxa-Coxa.
Pytanie 14
Jaki jest cel testu Breuscha-Godfreya w kontekście liniowego modelu regresji?
Testuje jednorodność wariancji.
Testuje istotność współczynników autokorelacji.
Testuje liniowość modelu.
Testuje normalność reszt.
Pytanie 15
Jakie testy diagnostyczne można stosować do sprawdzenia liniowości modelu w kontekście liniowego modelu regresji?
Testy Harveya-Colliera, Rainbow i Ramseya RESET.
Testy Durbina-Watsona, Breuscha-Godfreya i Breuscha-Pagana.
Testy homoskedastyczności, autokorelacji i heteroskedastycznośc
Testy normalności reszt, jednorodności wariancji i niezależności reszt.
Pytanie 16
Jakie warunki powinny spełniać reszty w poprawnie oszacowanym liniowym modelu regresji?
Mieć rozkład normalny, być jednorodne i niezależne.
Być skoncentrowane wokół średniej, mieć rozkład jednorodny i być zależne.
Nie mieć rozkładu określonego, być zależne i niezależne.
Mieć rozkład jednostajny, być niezależne i zależne od siebie.
Następne pytania Pozostało stron: 3