#Проектное решение

====
#36.84
====
0.6
++++
Модель линейной парной регрессии имеет вид y=1.9+0.65(x, коэффициент регрессии в такой модели равен:
====
1.9
====
#0.65
====
0.55
++++
Модель линейной парной регрессии имеет вид y=3.4+2.986(x, коэффициент регрессии в такой модели равен:
====
3.4
====
#2.986
====
0.986
++++
Согласно методу наименьших квадратов, в качестве оценок коэффициентов регрессии стоит использовать величины, которые минимизируют сумму квадратов отклонений:
====
фактических значений зависимой переменной от ее среднего значения
====
фактических значений объясняющей переменной от ее среднего значения
====
расчетных значений зависимой переменной от ее среднего значения
====
#фактических значений зависимой переменной от ее расчетных значений
++++
С помощью каких методов определяют коэффициенты уравнения регрессии:
====
#метода наименьших квадратов
====
метода Гаусса
====
симплекс-метода
====
метода наименьших модулей
++++
Модель – это
====
#абстрактное или вещественное отображение объектов или процессов, адекватное исследуемым объектам (процессам) в отношении некоторых заданных критериев.
====
подобие оригинала
====
копия оригинала
++++
Регрессия – это
====
степень взаимосвязи между переменными
====
#функциональная зависимость между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием зависимой переменной
====
раздел эконометрики
++++
Правдиво ли определение: «Метод грубой силы преодолевает противоречие любой ценой без оглядки на затрачиваемые ресурсы, интересы второй стороны и возможные последствия»