Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?
Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже.
Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал.
Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее. ✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать». Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами! Обнаружение гетероскедастичности на основе графического анализа остатков
Определиться с наличием гетероскедастичности позволяет использование графического представления остатков. В этом случае по оси абсцисс откладываются упорядоченные значения объясняющей переменной Х (либо линейной комбинации объясняющих переменных ), а по оси ординат либо остатки , либо их квадраты . Если все находятся внутри полуполосы постоянной ширины, параллельной оси абсцисс, это говорит о независимости дисперсии от значений переменной Х и их постоянстве, т.е. в этом случае выполняются условия гомоскедастичности. Графический анализ остатков является удобным и достаточно надежным в случае парной регрессии. На рис.5.3 показано, как изменяются квадраты остатков, которые имеют постоянную дисперсию (случай гомоскедастичности), а на рис.5.4 – квадраты остатков, дисперсия которых разная для разных групп наблюдений (наблюдается явление гетероскедастичности).
|