Контрольные вопросы и задания

• 1. Запишите модель парной регрессии, назовите ее компоненты.
• 2. Для чего в модель парной регрессии включается случайная ошибка?
• 3. Перечислите известные вам методы оценивания параметров модели парной регрессии.
• 4. В чем заключаются основные предположения метода наименьших квадратов.
• 5. Для чего выдвигается предположение о нормальном распределении случайных ошибок?
• 6. В чем разница между 0_О, 0, и 0_О, 0, ?
• 7. Что показывают величины 0_О и 0j?
• 8. Сформулируйте теорему Гаусса — Маркова.
• 9. Каким образом можно оценить дисперсию случайной ошибки модели?
• 10. В чем разница между остатками и ошибками модели?
• 11. Сформулируйте закон распределения оценок параметров модели парной регрессии.
• 12. Что показывают величины 5? и Sf'?

°1.

• 13. Что такое «гипотеза о значимости параметра»? Каким образом она проверяется?
• 14. Чем отличается проверка значимости параметра 0_О и параметра 0,?
• 15. Как можно определить доверительный интервал для параметра регрессионного уравнения?
• 16. Какова зависимость ширины доверительного интервала от дисперсии случайной ошибки?
• 17. Что такое TSS, RSS, ESS? Как связаны между собой эти величины?
• 18. Как определяется и что показывает коэффициент детерминации?
• 19. Назовите основные свойства коэффициента детерминации.
• 20. Как проводится проверка значимости регрессионного уравнения?
• 21. Как строится таблица дисперсионного анализа?
• 22. Чем отличается точечное и интервальное прогнозирование?
• 23. В чем разница между условным и безусловным прогнозированием?
• 24. От чего зависит точность прогнозирования, но уравнению регрессии?
• 25. В чем преимущества и недостатки ортогональной регрессии?