#1189101

#1189101: В уравнении парной линейной регрессии параметр b1 означает:

В уравнении парной линейной регрессии параметр b1 означает:
Варианты ответа:
  • усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов;
  • среднее изменение результативного признака при изменении факторного признака на 1%;
  • на какую величину в среднем изменится результативный признак y, если переменную x увеличить на одну единицу измерения;
  • какая доля вариации результативного признака учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной x.

🔒 Ответ будет доступен после оплаты

Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в этой области, а также основы статистики и машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа подходит для начинающих специалистов, желающих освоить востребованные компетенции в сфере Data Science.

Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в этой области, а также основы статистики и машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа подходит для начинающих специалистов, желающих освоить востребованные компетенции в сфере Data Science.

Похожие вопросы по дисциплине

📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
Какое значение не может принимать парный коэффициент корреляции: Найдите соответствие между показателем измерения тесноты корреляционной связи и его использованием в анализе данных: При верификации модели регрессии получены следующие результаты: Укажите верные выводы. По группе предприятий, производящих однородную продукцию, известна зависимость себестоимости единицы продукции y от нескольких факторов: Проведите ранжирование факторов, для чего рассчитайте коэффициенты эластичности.   При построении модели множественной регрессии предварительно проводят исследование факторных переменных на коллинеарность и мультиколлинеарность. Считается, что две переменные явно коллинеарны, если соответствующий парный коэффициент корреляции удовлетворяет условию: