В многомерной регрессионной модели случайная составляющая (эпсилон) имеет закон распределения:
Выберите один ответ:
a. Нормальный
b. Распределение Пуассона
c. Распределение Бернулли
d. Равномерный

Другие предметы Университет Многомерная регрессия многомерный статистический анализ ПМСА регрессионная модель случайная составляющая закон распределения нормальное распределение распределение Пуассона распределение Бернулли равномерное распределение университет Новый

В многомерной регрессионной модели случайная составляющая (эпсилон) обычно предполагается, что имеет нормальное распределение. Это связано с тем, что нормальное распределение обладает рядом удобных свойств, которые делают его подходящим для анализа данных и построения моделей.

Давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов:

• Нормальный: Это правильный ответ. В многомерной регрессионной модели предполагается, что ошибка (эпсилон) распределена нормально. Это позволяет использовать методы максимального правдоподобия и делать выводы о параметрах модели.
• Распределение Пуассона: Это распределение используется для моделирования количества событий, происходящих в фиксированном интервале времени или пространства. Оно не подходит для случайной составляющей в регрессионной модели.
• Распределение Бернулли: Это распределение описывает случайные эксперименты с двумя возможными исходами (например, успех и неудача). Оно также не является подходящим для описания случайной составляющей в многомерной регрессионной модели.
• Равномерный: Равномерное распределение предполагает, что все значения имеют одинаковую вероятность. Это не соответствует предположениям о случайной составляющей в регрессионной модели.

Таким образом, правильный ответ - Нормальный.