1. В чем состоит цель построения множественной регрессии?

2. Запишите уравнение множественной линейной регрессии и дайте содержательную интерпретацию ее составляющих.

3. Сформулируйте основные теоретические предпосылки, лежащие в основе многомерного МНК и поясните их значения.

4. Дайте вывод нормальных уравнений множественной линейной регрессии и оценок параметров.

5. Рамки применимости классической линейной модели.

6. Свойства МНК-оценок параметров уравнения. Теорема Гаусса-Маркова.

7. Цель и методика построения доверительных интервалов для оценок отдельных параметров в многомерном случае.

8. Цель и методика построения доверительных интервалов для линейных комбинаций коэффициентов регрессии.

9. Прогнозирование на основе моделей множественной линейной регрессии, оценка достоверности прогнозов (построение доверительных интервалов).

10. Сформулируйте статистические критерии проверки адекватности модели множественной линейной регрессии.

11. Коэффициент детерминации и скорректированный коэффциет детерминации Тейла. Проверка значимости.

12. Процедуры проверки гипотез относително отдельных коэффициентов модели: t -тесты.

13. Проверка гипотез относительно линейных комбинаций коэффициентов.

14. Методика проверки статистических гипотез относительно групп регрессионных коэффициентов: F - тесты.

15. Метод максимума правдоподобия: сущность, вывод формул для оценок и сравнение с МНК.