O наименьшую дисперсию остатков
o равенство 0 математического ожидания остатков
o уменьшение точности с увеличением объёма выборки
o максимальную дисперсию остатков
126. Если оценка параметра эффективна, то это означает наименьшую дисперсию ______ уравнения регрессии.
o обратной функции
o независимой переменной
o остатков
o зависимой переменной
127. Если оценки параметров линейного уравнения регрессии обладают свойством несмещённости, то математическое ожидание остатков …
- равно 0
- больше 0
- меньше 0
- равно 1
128. Если оценки параметров уравнения регрессии, полученных при помощи МНК, обладают свойствами несмещённости, эффективности и состоятельности, то …
- наблюдается уменьшение точности оценивания параметров с увеличением объёма выборки
- происходит накапливание значений остатков при большом числе выборочных оцениваний
- возможен переход от точечного оценивания к интервальному
- математическое ожидание остатков равно нулю и они характеризуются минимальной дисперсией
129. Значения оценок коэффициентов регрессии, полученных при помощи МНК, …
o равны значениям коэффициентов регрессии для генеральной совокупности
o зависят от объёма выборки
o являются заданными величинами
o не зависят от объёма выборки
130. Математическое ожидание остатков равно 0, если оценки параметров обладают свойством
o несмещённости
o смещённости
o состоятельности
o эффективности
131. Минимальная дисперсия остатков характерна для оценок, обладающих свойством
O эффективности
o несостоятельности
o состоятельности
o несмещённости
132. Несмещенная оценка 
параметра θ имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещённых оценок параметра θ, вычисленных по выборкам одного и того же объёма n. Такая оценка называется ...
- асимптотически эффективной
- эффективной
- состоятельной
- несмещённой
133. Несмещённость оценки на практике означает
O что при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться
o что найденное значение коэффициента регрессии нельзя рассматривать как среднее значение из возможного большого количества несмещённых оценок
o невозможность перехода от точечного оценивания к интервальному
o уменьшение точности с увеличением объёма выборки
134. Оценки коэффициентов моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым параметрам, но внутренне линейных, полученные методом наименьших квадратов, являются …
o смещёнными
o несостоятельными
o неэффективными
o недостоверными
135. Оценки параметров, найденных при помощи метода наименьших квадратов, обладают свойствами эффективности, состоятельности и несмещённости, если предпосылки метода наименьших квадратов
O выполняются
o не выполняются
o можно не учитывать
o можно исключить
136. Переход от точечного оценивания к интервальному возможен, если оценки являются …
o эффективными и несмещёнными
o состоятельными и смещёнными
o неэффективными и состоятельными
o эффективными и несостоятельными
137. Практическая значимость свойств несмещённости, эффективности и состоятельности оценок параметров, полученных при помощи метода наименьших квадратов, выражается в …
- накоплении значений остатков при большом числе выборочных оцениваний
- уменьшении точности с увеличением объёма выборки
- отсутствии накопления остатков при большом числе выборочных оцениваний
- возможности перехода от точечного оценивания к интервальному
138. При применении МНК исследуются свойства …
- оценок параметров уравнения регрессии
- оценок переменных уравнения регрессии
- оценок переменных и параметров уравнения регрессии
- оценок случайных величин уравнения регрессии
139. При увеличении объёма выборки дисперсия эффективной оценки параметра становится бесконечно малой величиной. Такая оценка параметра называется ...
- достоверной
- асимптотически эффективной
- состоятельной
- несмещённой
140. При увеличении объёма выборки становятся маловероятными значительные ошибки при оценивании параметров регрессии. Это означает, что используются ______ оценки.
o несмещённые
o достоверные
o эффективные
o состоятельные
141. Пусть оценивается регрессия y=α+βx+ε и выполнены все предпосылки МНК. Тогда полученные оценки a и b параметров α и β будут …
- нелинейными, несмещёнными и неэффективными
- линейными, несмещёнными и неэффективными
- линейными, несмещёнными и эффективными
- линейными, смещёнными и эффективными
- Разница между математическим ожиданием оценки и соответствующей теоретической характеристикой генеральной совокупности называется …
- смещением
- корреляцией
- задержкой
- ожиданием
143. Свойствами оценок МНК являются …
o эффективность, состоятельность и несмещённость
o эффективность, несостоятельность и смещённость
o эффективность, состоятельность и смещённость
o эффективность, несостоятельность и несмещённость
144. Свойствами оценок МНК являются: эффективность, а также
o состоятельность и несмещённость
o несостоятельность и смещённость
o несостоятельность и несмещённость
o состоятельность и смещённость
145. Состоятельность оценки характеризуется
o увеличением её точности с увеличением объёма выборки
o независимостью от объёма выборки значения математического ожидания остатков
o уменьшением её точности с увеличением объёма выборки
o зависимостью от объёма выборки значения математического ожидания остатков
146. Увеличение точности оценок с увеличением объёма выборки описывает свойство _______ оценки
O состоятельности
o смещённости
o несмещённости
o эффективности
147. Эмпирический коэффициент b регрессии y=a+bx+ε является состоятельной оценкой теоретического коэффициента β регрессии y=α+βx+ε при условии, что ...
- b сходится по вероятности к β при числе наблюдений, стремящемся к 0
- математическое ожидание оценки b равно 0
- дисперсия оценки b равна 1
- b сходится по вероятности к β при числе наблюдений, стремящемся к ∞
148. Эффективность оценки на практике характеризуется …