Вопросы по дисциплине:
Проверка адекватности и точности выбранных моделей прогнозирования
Сбросить фильтр
| № | Вопрос | Действия |
|---|---|---|
| 1 | Критерий Дарбина-Уотсона служит для: | Открыть |
| 2 | Программа выдала следующие характеристики ряда остатков: длина ряда n=20 коэффициент асимметрии А=0,5 коэффициент эксцесса Э=0,3 На основании этих характеристик можно считать, что: | Открыть |
| 3 |
Для прогнозирования временного ряда численности промышленно-производственного персонала предприятия выбрана модель вида. Длина временного ряда n=20. Значение критерия Дарбина-Уотсона для ряда остатков d=2,9. Значение d указывает на то, что: 
|
Открыть |
| 4 | Значение критерия Дарбина-Уотсона для временного ряда остатков e1, e1, …, en определяется выражением: | Открыть |
| 5 | Критерий Дарбина-Уотсона связан с проверкой гипотезы об отсутствии автокорреляции: | Открыть |
| 6 | Если расчетное значение критерия Дарбина-Уотсона d меньше нижнего табличного критического значения d1, то: | Открыть |
| 7 | Если расчетное значение критерия Дарбина-Уотсона d больше верхнего табличного критического значения d2, но меньше 2, то: | Открыть |
| 8 |
Если расчетное значение критерия Дарбина-Уотсона d принадлежит области ( - табличные критические значения), то: 
|
Открыть |
| 9 | Для проверки случайности ряда остатков может быть использован: | Открыть |
| 10 | Для обнаружения автокорреляции в остатках используется критерий … | Открыть |