Bài tập Chương 4 + 5 + 6 (Kèm đáp án)

CHƯƠNG 4: SUY DIỄN THỐNG KÊ Câu 1: Trong các đại lượng sau, đại lượng nào luôn nhận giá trị không âm? A. t B. F C. cov(X, Y) Giải thích: R-squared có thể âm khi mô hình không có hệ số chặn Câu 2: Mức ý nghĩa giảm, độ rộng khoảng tin cậy sẽ : A. Tăng lên B. Giảm đi C. Không đổi D. R2 D. Các trường hợp trên đều đúng Câu 3: Giả thuyết H0 của kiểm định hệ số hồi quy có ý nghĩa là: → Chọn A Câu 4: Khẳng định nào sau đây SAI đối với việc dùng p-value vào kiểm định A. p-value chỉ được sử dụng đối với kiểm định 2 phía B. p-value là mức độ ý nghĩa chính xác của test C. p-value là mức độ ý nghĩa cận biên – nơi mà chúng ta sẽ phân vân giữa bác bỏ và không bác bỏ giả thuyết H0 (null hypothesis) D. Nếu biết được p-value, ta có thể suy diễn thống kê mà không cần tra các bảng thống kê (statistical tables) Câu 5: Mức ý nghĩa là 5%. p – value nhỏ đi (nhỏ hơn 1%) chỉ ra dẫn chứng: A. Bác bỏ giả thuyết không C. Chấp nhận giả thuyết không B. Giá trị thống kê t là nhỏ hơn 2.58 D. Tất cả các câu trên đều sai Câu 6: Kiểu định sự phù hợp của mô hình là xác định: A. Liệu tất cả các hệ số, bao gồm cả hệ số chặn, là đồng thời bằng không B. Liệu mô hình có được ước lượng chính xác hay không C. Liệu tất cả các hệ số, không bao gồm hệ số chặn, là đồng thời bằng không D. Liệu có cần thêm biến độc lập bổ sung cho mô hình Câu 7: Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy có 4 biến độc lập, giả thuyết H0 là: A. H0: R2 = 0 C. H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 ̂2 = 𝛽 ̂3 = 𝛽 ̂4 = 𝛽 ̂5 = 0 B. H0: 𝛽 D. H0: β2 = β3 = β4 = β5 ≠ 0 Câu 8: Chúng ta có mô hình như sau: Yi = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 𝑿𝟏 + 𝜷𝟐 𝑿𝟐 + 𝜷𝟑 𝑿𝟑 + 𝒖𝒊 . Sau khi chạy hồi quy có R2 (1) = 0.977. Có gợi ý cho rằng nên bỏ X2, X3 ra khỏi mô hình. Mô hình Yi = β0 + β1X1 + ui cho kết quả R2 (2) = 0.958. Số quan sát là 24. Để kiểm định liệu X2, X3 nên được cho vào mô hình hay không, tính thống kê F bằng: A. F = 9.09 B. F = 8.26 C. F = 16.52 D. Cả 3 ý đều sai Câu 9: Với kết quả của câu 8, với mức ý nghĩa 5%, chúng ta có thể kết luận rằng: A. X2, X3 không thể cho ra khỏi mô hình C. Các ý trên sai B. X2, X3 có thể không cho vào mô hình Câu 10: Cho phương trình hồi quy tuyến tính: Y = 0,5334391 + 0,0798558X1 + ei Se 0,1358994 t 15,46 ̂𝟐 ) là Giá trị thống kê t của β1 và se(𝜷 A. 3,93 và 0,0051642 B. 5,35 và 4,8302067 C. 7,76 và 2,9692015 D. 3,93 và 8,8319481 Câu 11: Để kiểm định liệu biến độc lập này có tác động lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc nhiều hơn biến độc lập kia, giả thuyết đối là: A. 𝛽𝑖 = 𝛽𝑗 B. 𝛽𝑖 < 𝛽𝑗 C. 𝛽𝑖 > 𝛽𝑗 D. Đáp án khác Câu 12: Cho kết quả hồi quy sau: wage Coef. Std. Err. age black educ _cons 20.16885 -182.6703 55.56984 2065.76 3.923236 37.03254 5.638564 152.7506 t 5.14 -4.93 9.86 13.52 P>|t| [95% Conf. Interval] 0.000 0.000 0.000 0.000 12.46944 -255.3472 44.50407 1765.985 27.86826 -109.9934 66.63561 2365.536 Biết cov( 𝛽 black , 𝛽 educ ) = 37.590. Giá trị se( 𝛽 black - 𝛽 educ ) là: A. 1328.022 B. 38.450 C. 37.459 D. 36.442 Câu 13: Phương sai của hệ số ước lượng tăng, giá trị thống kê t sẽ: A. Giảm đi C. Không thay đổi B. Tăng lên D. Chưa kết luận được điều gì Dùng cho câu 14 - 16 Mô hình được ước lượng sử dùng 142 quan sát Y = -12.3 + 0.32X2i + 0.043X3i – 0.005X4i + 0.0035X5i + ui Se 6.89 0.15 0.078 0.0047 0.0022 p-value 0.07644 0.03468 0.58234 0.28928 0.11292 R2 = 0.0395 Câu 14: Chúng ta có thể nói gì về hệ số của X5i? (xét với kiểm định 2 phía) A. X5i tăng 1 đơn vị thì Y tăng trung bình 0.0035 trong khi các X khác giữ nguyên. Nhưng điều này không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% B. X5i tăng 1 đơn vị thì Y giảm trung bình 0.0035 trong khi các X khác giữ nguyên. Và điều này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% C. X5i tăng 1 đơn vị thì Y tăng trung bình 0.0035 và điều này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% D. Hệ số X5i có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% nhưng không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% Câu 15: Mô hình giờ được ước lượng không bao gồm biến X2i và X3i. Khi đó nhận được R2 = 0.0387. Giá trị của F-statistic cho kiểm định giả thiết H0: β2= β3 = 0 là: A. 32.821 B. 0.0570 C. 0.0808 D. Chưa đủ thông tin để tính toán Câu 16: Chúng ta có thể nói gì về hệ số của X2i (xét kiểm định 2 phía): A. Nó có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% và cả 1% B. Nó có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% C. Nó có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% nhưng không ở 5% D. Nó có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% nhưng không ở 1% Thông tin dưới đây được sử dụng cho câu 17 - 22 Sử dụng bộ số liệu mẫu để ước lượng sự phụ thuộc của tiền lương wage (đơn vị: đô la) vào số năm kinh nghiệm exper (đơn vị: năm), số năm đi học educ (đơn vị: năm), chỉ số IQ và số anh chị em trong nhà (đơn vị: người) ta có kết quả sau: Câu 17: Hệ số hồi quy của biến exper có giá trị là: A. 17.1867 B. 29.9401 C. 12.9249 D. 16.5304 Câu 18: Phương sai của biến educ có giá trị là: A. 7.105801 B. 40.04911 C. 50.49241 D. 20.19869 Câu 19: Giá trị thống kê t trong kiểm định hai phía của biến iq là: A. 7.02 B. 5.00 C. - 1.96 D. -3.81 Câu 20: Tăng 1 năm kinh nghiệm có hiệu quả hơn tăng 1 năm đi học trong việc cải thiện mức lương không? Biết cov(β2, β3) = 0, giá trị tới hạn t = 1.96 A. Hiệu quả hơn Giải thích: tqs = -0.67 B. Không hiệu quả hơn C. Chưa thể xác định được Câu 21: Số lượng anh chị em trong nhà có ý nghĩa thống kê không? A. Có ý nghĩa thống kê ở mức 5% B. Có ý nghĩa thống kê ở mức 10% C. Có ý nghĩa thống kê ở mức 5% nhưng không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% D. Không có ý nghĩa thống kê ở cả mức 5% và 10% Câu 22: Ý nghĩa hệ số góc của biến educ là: A. Khi các yếu tố khác không đổi, tăng 1 năm đi học khiến mức lương trung bình tăng 56,8143% B. Khi các yếu tố khác không đổi, tăng 1 năm đi học khiến mức lương trung bình tăng 56,8143 USD C. Khi các yếu tố khác không đổi, số năm đi học tăng 1% khiến mức lương tăng 56,8143% D. Khi các yếu tố khác không đổi, tăng 1 năm đi học khiến mức lương tăng 56,8143 USD Thông tin dưới đây được sử dụng cho câu 23 - 27 Sử dụng bộ số liệu mẫu để ước lượng sự phụ thuộc của cân nặng của trẻ sơ sinh bwghtlbs (đơn vị: pound) vào số điếu thuốc trung bình hút trong ngày của mẹ cigs (đơn vị: điếu), thứ tự sinh ra của đứa bé trong nhà parity, thu nhập gia đình faminc (đơn vị: nghìn USD) và số năm học của bố fatheduc (đơn vị: năm) ta có kết quả sau: Câu 23: Hệ số hồi quy của biến parity có giá trị là A. 0.74019 B. 0.11582 0.30812 C. 0.81921 D. Câu 24: Giá trị thống kê t của biến fatheduc là: A. 4.23 B. -1.58 3.64 C. 1.27 D. Câu 25: Bậc tự do của mô hình có giá trị là: A. 1186 B. 1187 C. 1188 D. 1189 Câu 26: Khoảng tin cậy cho biến faminc có giá trị là: A. -0.8591043; 3.8467592 B. 4.5827013; 7.1048513 C. -1.7653926; 3.0142989 D. -0.0013838; 0.0074048 Câu 27: Hệ số xác định của mô hình bằng: A. 0.0345 B. 0.9655 C. 0.0378 D. 0.5629 Câu 28: Khoảng tin cậy có tính chất: A. Khoảng tin cậy phía trái dùng để ước lượng giá trị lớn nhất của hệ số hồi quy B. Khoảng tin cậy phía phải dùng để ước lượng giá trị nhỏ nhất của hệ số hồi quy C. Càng lớn khi mức ý nghĩa càng nhỏ D. A, B, C đều đúng Câu 29: Mức ý nghĩa giảm, độ rộng khoảng tin cậy sẽ có xu hướng: A. Tăng lên C. Không thay đổi B. Giảm đi D. Các trường hợp trên đều đúng Câu 30: Độ tin cậy gia tăng, khoảng tin cậy sẽ có xu hướng: A. Tăng lên B. Giảm đi C. Không thay đổi D. Các trường hợp trên đều đúng CHƯƠNG 5: CÁC VI PHẠM GIẢ THUYẾT CỦA MÔ HÌNH Câu 1: Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi: A. Mô hình có nhiều biến giải thích B. Biến phụ thuộc được biểu diễn bởi 1 tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại C. 1 biến giải thích được biểu diễn bởi 1 tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại D. Không có đáp án nào đúng Câu 2: Trong mô hình phụ của kiểm định Park, giá trị được sử dụng làm biến phụ thuộc là: A. ei B. ln(ei 2) C. ei 2 D. Không có đáp án đúng Câu 3: Trong kiểm định White, tính được thống kê khi bình phương là 1.339 với p-value tương ứng là 0.512, sử dụng mức ý nghĩa 0.05. Vậy kết luận là: A. Có PSSS thay đổi B. Có PSSS không đổi C. Chưa đủ thông tin để kết luận Giải thích: p-value > 0.05 → không bác bỏ H0 → phương sai không đổi Câu 4: Phương sai của các ước lượng càng nhỏ khi A. Kích cỡ mẫu càng nhỏ C. Kích cỡ mẫu càng lớn B. Mối quan hệ giữa các biến độc lập càng lớn D. Các ý trên đều sai Câu 5: Trong quy tắc quyết định của giá trị thống kê Durbin – Watson (d), nếu d nằm trong khoảng từ dU đến 4 - dU, kết luận là: A. Có tự tương quan dương B. Có tự tương quan âm C. Không có tự tương quan D. Chưa kết luận được Câu 6: Dữ liệu nào không cần làm kiểm định tự tương quan của nhiễu?