В многомерной регрессионной модели ковариация ошибок в разных наблюдениях равна
Выберите один ответ:
a. 1
b. 0
c. -1
d. Любому числу

Другие предметы Университет Многомерная регрессия ПМСА прикладной многомерный статистический анализ университет многомерная регрессия ковариация ошибок статистический анализ ошибки наблюдений Новый

В многомерной регрессионной модели важным аспектом является анализ ошибок и их ковариации. Давайте рассмотрим, что означает ковариация ошибок в контексте многомерной регрессии.

Ковариация ошибок - это мера того, как ошибки в одном наблюдении связаны с ошибками в другом наблюдении. В идеале, если модель правильно специфицирована и ошибки независимы, ковариация ошибок должна быть равна нулю.

Теперь давайте разберем предложенные варианты:

• a. 1 - это означает, что ошибки полностью положительно коррелированы, что маловероятно в корректной модели.
• b. 0 - это означает, что ошибки независимы, что является желаемым условием в многомерной регрессионной модели.
• c. -1 - это означает, что ошибки полностью отрицательно коррелированы, что также маловероятно в корректной модели.
• d. Любому числу - это утверждение не является корректным, так как ковариация ошибок должна быть определенной и в большинстве случаев равна нулю.

Таким образом, правильный ответ на вопрос о ковариации ошибок в разных наблюдениях в многомерной регрессионной модели - это b. 0, так как это отражает независимость ошибок.