Контрольные вопросы:

1. Что понимается под множественной регрессией?

2. Какие задачи решаются при построении уравнения регрессии?

3. Какие задачи решаются при спецификации модели?

4. Какие требования предъявляются к факторам, включаемым в уравнение рег­рессии?

5. Что понимается под коллинеарностью и мультиколлинеарностью факторов?

6. Как проверяется наличие коллинеарности и мультиколлинеарности?

7. Какие подходы применяются для преодоления межфакторной корреляции?

8. Какие функции чаще используются для построения уравнения множествен­ной регрессии?

9. Какой вид имеет система нормальных уравнений метода наименьших квад­ратов в случае линейной регрессии?

10. По какой формуле вычисляется индекс множественной корреляции?

11. Как вычисляются индекс множественной детерминации и скорректирован­ный индекс множественной детерминации?

10. Что означает низкое значение коэффициента (индекса) множественной кор­реляции?

10. Как проверяется значимость уравнения регрессии и отдельных коэффициен­тов?

11. Как строятся частные уравнения регрессии?

12. Как вычисляются средние частные коэффициенты эластичности?

13. Что такое стандартизированные переменные?

14. Какой вид имеет уравнение линейной регрессии в стандартизированном масштабе?

15. Как оценивается информативность (значимость) факторов?

16. Как вычисляются частные коэффициенты корреляции?

17. Опишите процедуру метода исключения переменных с использованием ча­стных коэффициентов корреляции.

18. Что понимается под гомоскедастичностью?

19. Как проверяется гипотеза о гомоскедастичности ряда остатков?