10405476�6423459390565�92027203809291146 n

mię i na/.wisko.... Jłs.^............................ Nr albumu .Mn..

fest wyboru: należy zaznaczyć jedną lub dwie prawidłowe odpowiedzi na każde pytanie.

. Co to jest średni błąd szacunku parametru modelu?

(1.1)    średnia z błędów szacunku różnych parametrów

(1.2)    średni błąd, z jakim oszacowany jest model

(1.3)    odchylenie standardowe estymatora parametru, o ile estymator jest iiicobeiążony

(1.4)    średnie odchylenie uzyskanego MNK estymatora od parametru, przy założeniach KUL

(1.5)    średnia z błędów szacunku różnych parametrów w różnych modelach

2. Co to jest estymator efektywny?

(2.1) dowolny estymator parametrów modelu z wyrazem wolnym {££2)estymator o najmniejszej wariancji

(2.3) estymator efektywnie (tzn. w miarę dobrze) szacujący parametr (24) jest to estymator nieobciążony

f^jSjest to estymator otrzymany MNK przy standardowym układzie założeń

łi kwadratów?

0	°)	'30	0	10		'10	0		("20	0 30
20	^0	0	20	0		0	20	^0	°	10 0
0 <@j	10J	1*0	0 (3-3)	10,		0	0 (3-4)	30 J	1 30	0 45

średnią odchylenie standardowe zmiennej. Jaw iwwao ma omenu* c-™

C4-1) rozkład zmiennej sjest nieznany

(4 2) rozkład normalny, ale nie można określić parametrów rmkladu (4-3) rozkład normalny N(ą, 2)

(4.4) rozkład normalny ;V(3,2)

(4-5) rozkład normalny jV(8, 4)

0    30    0

5    0    10

(30

5- Załóżmy, że w wariancja składnika losowego rnodcJu zmienia się wprost proporcjonalnie do wartości zmiennej objaśniającej ŻT. Parametry modelu postanwdono oszacować ważoną M.S'K. Wakaź

prawidłowe:

(5.1)    macierz wag powinna być diagonalna, a jej elementy diagonalne równe (AwrMroióom wartości zmiennej Z

(5.2)    macierz wag powinna być diagonalna, a jej elementy diagonalne równe wartościom imiennej X Ć5.3) obserwacjom o wyższych wartościach zmiennej żf należy nadać wyższe wagi niż obserwacjom o

niższych wartościach zmiennej X

(54) macierz wag jest macierzą trójprzekątną, zaś macierz P jem macier/4 dwuprzefcąlną

(5.3) obserwacjom o wyższych wartościach zmiennej żf należy nadać m/z.ze wagi ni*    o

niższych wartościach zmiennej ^

6 Wymienić cechy stacjonarnego procesu stochastycznego

Có 1) kowariancja zależy od pozycji zmiennych w procesie stochastycznym

,_(i3\ frjrrUejz zależy od pozjeji zmiennych w procesie oraz od odległości zmytmy h >A Meble

(6 3) tozilady zmiennych losowych tworzących proces zmienia# się sUcymami _fJ£J) rozkłady zmiennych Płowych tworzących proces m >ed na kowr

(6.5) kowariancja pary zmiennych zależy od odległości, a nk od pozycji zmiennych w proste

7. Ze wzrostem zmieś 1*3 Z rośnie wartość zmiennej Y, ale wy usta coraz wolniej dążąc do pewnego

granxynego poziomu. J->o opisu tej zależności pomieftzy X i Y nztma zastosować

(y.ijmcdd połęgowy

(7.2)    model biperboliczny

(7.3)    funfcęję Tórn^uisU 1 f74) model k/gtstyczny (7.5) żaden z wymienionych