Тема Прогнозирование на основе многофакторных регрессионных моделей
- Дана матрица частных и парных коэффициентов корреляции.
x1 x2 x3 y x1 1 x2 0,63 1 x3 0,86 0,51 1 y 0,78 0,69 0,35 1 x1 x2 x3 y x1 1 x2 0,53 1 x3 65 0,84 1 y 0,83 0,64 0,78 1 - Дана матрица частных и парных коэффициентов корреляции.
x1 x2 x3 х4 y x1 1 x2 0,23 1 x3 0,13 0,7 1 х4 0,65 0,56 0,35 1 у 0,63 0,64 0,72 0,25 1 - Дана матрица частных и парных коэффициентов корреляции. Мультиколлинеарными факторами являются:
x1 x2 x3 y x1 1 x2 0,23 1 x3 0,13 0,78 1 y 0,63 0,64 0,72 1 - На рисунке изображена: [Рисунка в задании нет] (Прогнозирование на основе многофакторных регрессионных моделей)
- Попарная корреляционная зависимость между факторами – это
- Случай, когда дисперсия каждого отклонения НЕодинакова для всех значений Х называется
- Случай, когда дисперсия каждого отклонения одинакова для всех значений Х называется
- Фиктивной переменной является:
(направление деятельности, норма выработки, размер посевных площадей, число обслуживающего персонала) - Фиктивной переменной является:
(ассортимент выпускаемой продукции, норма площади на 1 рабочего, площадь арендуемого помещения, физический объем промышленного производства) - Фиктивными переменными являются:
(9 этаж, общая площадь квартиры, площадь квартиры жилая, район) - Формула многофакторной модели прогнозирования