Многомерной регрессионной модели дисперсия случайной составляющей (эпсилон) для всех наблюдений
Выберите один ответ:
a. Равна 0
b. Равна 1
c. Постоянна
d. Непостоянна

Другие предметы Университет Многомерная регрессия ПМСА прикладной многомерный анализ университет многомерная регрессия дисперсия случайная составляющая статистический анализ наблюдения Новый

Для ответа на этот вопрос, давайте разберем, что такое дисперсия случайной составляющей в контексте многомерной регрессионной модели.

Случайная составляющая (эпсилон) в регрессионной модели представляет собой ошибку предсказания, которая возникает из-за различных факторов, не учтенных в модели. Эта ошибка может варьироваться от наблюдения к наблюдению.

Теперь рассмотрим варианты ответов:

• a. Равна 0 - Это неверный ответ, так как если бы дисперсия случайной составляющей была равна 0, это означало бы, что модель идеально предсказывает все наблюдения, что крайне маловероятно в реальных данных.
• b. Равна 1 - Хотя дисперсия может принимать любое значение, включая 1, это не является универсальным правилом для всех моделей. Поэтому этот вариант также не является корректным.
• c. Постоянна - Это утверждение может быть верным в контексте предположения о гомоскедастичности, когда предполагается, что дисперсия ошибок постоянна для всех наблюдений. Однако, это не всегда так, особенно в реальных данных.
• d. Непостоянна - Это наиболее вероятный ответ, так как в большинстве случаев в реальных данных наблюдается гетероскедастичность, то есть дисперсия ошибок может изменяться в зависимости от значений независимых переменных.

Таким образом, правильный ответ на вопрос о дисперсии случайной составляющей в многомерной регрессионной модели будет: d. Непостоянна.