В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессии:
В линейной регрессии обычно оценивается значимость не только уравнения в целом, но и отдельных его параметров:
Все точки поля корреляции лежат на линии регрессии:
Вычисленное значение F-отношения признается достоверным (отличным от единицы), если оно меньше табличного:
Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров:
Метод наименьших квадратов использует достаточное условие экстремума:
Множественная регрессия представляет собой регрессию результативного признака с двумя и большим числом факторов:
Оценку коэффициента b регрессии можно получить, не обращаясь к методу наименьших квадратов:
Параметр а регрессии всегда имеет экономическое содержание:
При изучении зависимости между двумя признаками подбора вида уравнения регрессии используется только графический метод:
Проверка гипотез о значимости коэффициентов регрессии и корреляции равносильна проверке гипотезы о существенности линейного уравнения регрессии:
Распределение величины z сильно отличается от нормального распределения:
Случайная величина включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения:
Уравнение простой регрессии характеризует точную связь между двумя переменными:
Формула стандартной ошибки предсказываемого среднего значения у при заданном значении х*к характеризует ошибку положения линии регрессии:
Функционал суммы квадратов отклонений имеет сложную вычислитеную процедуру:
Функция Хубера является попыткой совместить достоинства функционалов суммы квадратов отклонений и суммы модулей отклонений: