TRẮC NGHIỆM LMS

TRẮC NGHIỆM LMS – KÈM ĐÁP ÁN (GIẢI THÍCH) Câu 1: Phân tích hồi quy nhằm mục đích gì? A. Ước lượng, dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc. B. Ước lượng mối quan hệ tất định giữa các biến số. C. Ước lượng, dự báo giá trị trung bình của các biến độc lập. D. Dự báo mối quan hệ giữa các biến số. Câu 2: Mô hình hồi quy gồm mấy loại biến số? A. 1 loại biến số. B. 2 loại biến số (biến phụ thuộc và biến độc lập) C. 3 loại biến số. D. k loại biến số Câu 3: Trong mô hình hồi quy bội (i=1,…, n). Giá trị ước lượng OLS nhận được bằng cách lấy cực tiểu hóa của: A. tổng bình phương các phần dư B. tổng bình phương các phần dư C. tổng bình phương các phần dư D. tổng giá trị tuyệt đối các phần dư Câu 4: Đâu là dạng ngẫu nhiên của mô hình hồi quy tổng thể hai biến? A. Y = β1 + β2Xi. (thiếu sai số ngẫu nhiên) B. Y = β1 + β2Xi + u. C. E(Y|Xi) = β1 + β2Xi + u (hàm hồi quy không có u) D. E(Y|Xi) = β1 + β2X1 + β3X2. (hàm hồi quy) Câu 5: Mô hình hồi quy có nhiều hơn một biến độc lập được sử dụng để dự báo biến phụ thuộc được gọi là A. mô hình phụ thuộc. B. mô hình hồi quy đơn biến. C. mô hình hồi quy đa biến. D. mô hình độc lập. Câu 6: Trong mô hình hồi quy hai biến, hệ số xác định R2 thể hiện A. phần trăm dao động của biến Y được giải thích bởi biến X trong mô hình. B. phần trăm dao động của biến Y được giải thích bởi sai số ngẫu nhiên u trong mô hình. C. phần trăm dao động của biến X được giải thích bởi biến Y trong mô hình. D. phần trăm dao động của biến X được giải thích bởi sai số ngẫu nhiên u trong mô hình. Câu 7: Đâu là dạng của hàm hồi quy tổng thể hai biến? A. E(Y|Xi) = β1 + β2Xi. (hàm hổi quy tổng thể 2 biến là hàm có 1 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc) B. E(Y|Xi) = β1 + β2Xi + u. C. Y = β1 + β2Xi. D. E(Y|Xi) = β1 + β2X1 + β3X2 Câu 8: Trong hàm hồi quy tổng thể E(Y|Xi) = β1 + β2Xi, β1 và β2 được gọi là A. hệ số của hàm hồi quy. B. sai số ngẫu nhiên. C. hệ số chặn (β1) D. hệ số góc (β2) Câu 9: Trong hàm hồi quy, biến phụ thuộc là A. biến giải thích. B. biến số nằm ở vế phải của phương trình. C. biến điều khiển. D. biến số nằm ở vế trái của phương trình Câu 10: Phân tích hồi quy là A. tìm hiểu mối quan hệ tương quan giữa các biến số. B. tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa các biến số. C. tìm hiểu mối quan hệ phụ thuộc giữa các biến số (sự phụ thuộc của biến phụ thuộc vào 1 hay nhiều biến độc lập khác) D. tìm hiểu mối quan tất định giữa các biến số. Câu 11: Phương trình nào sau đây biểu diễn mô hình hồi quy đa biến tổng thể dưới dạng ngẫu nhiên? A. B. → đáp án B C. D. (phần dư ei là của hàm hồi quy) Câu 12: Giả thiết không có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui của mô hình hồi quy bội được biểu diễn dưới dạng hàm số là: Câu 13: Trong mô hình hồi quy bội: hệ số góc của biến X2i A. thường nhận giá trị dương. B. sẽ được tính vào kích cỡ của phương sai. C. lớn hơn giá trị hệ số của X1i. D. phản ánh ảnh hưởng riêng phần của X2i lên Yi khi X2i thay đổi 1 đơn vị. (Khi X2i thay đổi 1 đơn vị thì giá trị trung bình/kỳ vọng của Y sẽ thay đổi β2 đơn vị, trong TH các yếu tố khác không đổi) Câu 14: Phát biểu nào sau đây là đúng? A. Quan hệ thống kê là với một giá trị của biến X thì chỉ thu được duy nhất một giá trị của Y → quan hệ tất định B. Quan hệ tương quan phân biệt vai trò của các biến. C. Quan hệ giữa các biến kinh tế thường là quan hệ thống kê (tức ứng với 1 giá trị X có thể có nhiều giá trị Y – VD: Cùng 1 mức thu nhập nhưng mỗi cá nhân sẽ có mức chi tiêu khác nhau) D. Quan hệ tất định là với một giá trị của X thì Y có thể nhận nhiều giá trị khác nhau → quan hệ thống kê Câu 15: Trong mô hình hồi quy đa biến, sai số được giả định là một biến ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng bao nhiêu? A. 0 (giả thiết 2) B. -1 C. Bất cứ giá trị nào. D. 1 Câu 16: Phần dư OLS trong mô hình hồi quy bội A. không thể tính toán do có nhiều hơn một biến giải thích trong mô hình. B. có cùng giá trị với phần dư trong mô hình hồi quy tổng thể. C. có thể tính được bằng chênh lệch giữa giá trị thực với các giá trị ước lượng của chúng. D. nhận giá trị bằng 0 vì các giá trị dự đoán là tên gọi khác của các giá trị được dự báo. Câu 17: Trong phương pháp OLS, thay vì chỉ cần đạt giá trị nhỏ nhất, Gauss lại chuyển thành đạt giá trị nhỏ nhất để: A. khắc phục vấn đề triệt tiêu về dấu giữa các giá trị ei. B. các biến số độc lập quan trọng được thể hiện rõ ảnh hưởng hơn. C. trong toán học, bài toán có các biến số ở dạng bậc 1 khó tìm cực trị hơn. D. trong toán học, bài toán có các biến số ở dạng bình phương dễ tìm cực trị hơn. Câu 18: Theo các giả thiết của phương pháp bình phương nhỏ nhất cho bài toán hồi quy bội, giá trị ước lượng OLS của hệ số chặn và các hệ số góc sẽ: A. là các ước lượng tuyến tính, không chệch (thiếu “tốt nhất) B. thỏa mãn tiêu chuẩn BLUE. C. là các ước lượng có phương sai nhỏ nhất. D. là các ước lượng không chệch và phù hợp. Câu 19: Trong bài toán kiểm định, giả thuyết H1 A. được cho là đúng đến khi nó bị chứng minh là sai (bác bỏ). B. thường ta luôn muốn chứng minh nó sai. C. thường ta luôn muốn chứng minh nó đúng. D. được cho là sai đến khi nó được chứng minh là đúng Câu 20: Cho hình như dưới đây. Đây là phân phối nào? A. Phân phối của các ước lượng. B. Phân phối của Ui. C. Phân phối của t. D. Phân phối của Yi. Câu 21: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, các ước lượng 𝛽̂𝑖 tuân theo phân phối chuẩn là A. 𝛽̂𝑖 có kỳ vọng bằng bj và phương sai là hằng số B. 𝛽̂𝑖 có kỳ vọng bằng bj và phương sai là var(𝛽̂𝑖 ) C. 𝛽̂𝑖 có kỳ vọng bằng 0 và phương sai là hằng số D. 𝛽̂𝑖 có kỳ vọng bằng 0 và phương sai là var(𝛽̂𝑖 ) Giải thích: (giống định lý Gauss – Markov) Câu 22: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, nếu phân phối của các ước lượng là chuẩn thì A. phân phối của nhiều là không chuẩn. B. chưa đủ thông tin để kết luận về phân phối của nhiễu. C. phân phối của nhiễu chuẩn hóa. D. phân phối của nhiễu là chuẩn. Câu 23: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: Wage = 1940.38 +12.55age +71.43educ + 12.13 exper + ei Se = (152.1) (4.73) (6.53) (3.77) n = 935 Biết hiệp phương sai giữa hai hệ số ước lượng của age và educ gần bằng 0. Với mức ý nghĩa a = 5%, t(0.05; 931) = 1.645. Có thể cho rằng tác động của educ lên wage mạnh hơn tác động của age như thế nào? A. Ảnh hưởng của educ đến wage mạnh hơn của age đến wage. B. Ảnh hưởng của age và educ là không như nhau đến wage. C. Ảnh hưởng của age và educ là như nhau đến wage. D. Ảnh hưởng của educ đến wage yếu hơn của age đến lương. Câu 24: Trong bài toán kiểm định, khi viết cặp giả thuyết cho kiểm định hai phía thì: A. H0 phải có dấu nhỏ. B. H0 phải có dấu lớn. C. H1 phải có dấu khác. D. H1 phải có dấu bằng. Câu 25: Trong bài toán kiểm định, giả thuyết H1 KHÔNG thể có dấu gì? A. Dấu lớn hơn. B. Dấu khác. C. Dấu bằng. D. Dấu nhỏ hơn. Câu 26: Kiểm định sự phù hợp của mô hình là xác định A. liệu tất cả các hệ số, không bao gồm hệ số chặn, là đồng thời bằng không (trong vở có) B. liệu tất cả các hệ số, bao gồm cả hệ số chặn, là đồng thời bằng không. C. liệu có cần thêm biến độc lập bổ sung cho mô hình. D. liệu mô hình có được ước lượng chính xác hay không. Câu 27: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, mệnh đề nào sau đây đúng? A. Khi nhiễu có phân phối không chuẩn thì phân phối của các ước lượng không chuẩn. B. Khi nhiễu có phân phối chuẩn thì chưa thể xác định được phân phối của các ước lượng. C. Khi nhiễu có phân phối chuẩn thì phân phối của các ước lượng chuẩn. D. Khi nhiễu có phân phối chuẩn thì chưa thể xác định được phân phối của biến phụ thuộc Câu 28: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, nếu nhiễu có phân phối chuẩn thì các ước lượng có phân phối gì? A. Phân phối F- Fisher. B. Phân phối khi bình phương (chi-square) C. Phân phối chuẩn. D. Phân phối chuẩn hóa. Câu 29: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: CT = 55.37 + 0.78TN + 0.08TS + 0.09TNP + ei (se) (13.4) (0.4) (0.02) (0.19) 2 R = 0.84, n = 41 Biết 𝑡 41 = 2.701; 𝑡 38 = 2.712; 𝑡 37 = 2.715 Với mức ý nghĩa a = 1%, bằng phương pháp khoảng tin cậy, hệ số hồi quy của biến TN có ý nghĩa thống kê hay không? A. Không, vì 0 thuộc khoảng tin cậy. B. Có, vì 0 không thuộc khoảng tin cậy lớn. C. Có, vì 0 thuộc khoảng tin cậy. D. Không, vì 0 không thuộc khoảng tin cậy. Giải thích: - Cặp giả thiết: H0: 𝛽2 = 0 và H1: 𝛽2 0 - Khoảng tin cậy đối xứng: 37 ̂ 𝛽2 (𝛽̂ 𝜀2 = 𝑡0,005 . 0.4 = 2.715 . 0.4 = 1.086 2 - 𝜀2 ; 𝛽2 + 𝜀2 ) ∗ => 𝛽2 (-0.306; 1.866) => 𝛽 (0) thuộc khoảng tin cậy đối xứng => Không bác bỏ H0 => hệ số hồi quy của biến TN không có ý nghĩa thống kể Câu 30: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: CT = 55.37 + 0.78TN + 0.08TS + 0.09TNP + ei (se) (13.4) (0.4) (0.02) (0.19) R2 = 0.84, n = 41 Biết 𝑡 41 = 2.701; 𝑡 38 = 2.712; 𝑡 37 = 2.715 Giá trị ts cho biến TNP bằng bao nhiêu? A. 4.13 B. 0.47 C. 1.95 D. 4 𝛽̂ − 𝛽∗ Giải thích: 𝑡𝑞𝑠 = 𝑆𝐸4 (𝛽̂ ) = 4 0.09 − 0 = 0.47 0.19 Câu 31: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: CT = 55.37 + 0.78TN + 0.08TS + 0.09TNP + ei (se) (13.4) (0.4) (0.02) 2 R = 0.84, n = 41 Biết 𝑡 41 = 2.701; 𝑡 38 = 2.712; 𝑡 37 = 2.715 Giá trị ts cho biến TN bằng bao nhiêu? A. 4.13 B. 0.47 C. 1.95 (tương tự câu 30) D. 4 (0.19) Câu 32: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: CT = 55.37 + 0.78TN + 0.08TS + 0.09TNP + ei (se) (13.4) (0.4) (0.02) (0.19) 2 R = 0.84, n = 41 Biết 𝑡 41 = 2.701; 𝑡 38 = 2.712; 𝑡 37 = 2.715 Với mức ý nghĩa a = 1%, khoảng tin cậy hai phía cho hệ số hồi quy của biến TS bằng bao nhiêu? A. (0.0257; 0.1343) B. (0.06; 0.1) C. (-0.36; 1.866) D. (0.02; 0.08) Giải thich: - Khoảng tin cậy đối xứng: 37 ̂ 𝛽3 (𝛽̂ 𝜀3 = 𝑡0,005 . 0.02 = 2.715 . 0.02 = 0.0543 3 - 𝜀3 ; 𝛽3 + 𝜀3 ) => 𝛽3 (0.0257; 0.1343) Câu 33: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: Y = 11.5 – 1.375 X + ei Biết n = 6, t (0,025; 4) = 2,776; .Nếu cho X0 = 10, giá trị ước lượng trung bình của Y là bao nhiêu? A. (-3.638; -0.862) B. (-2.25; -1.25) C. (-0.621; -0.621) D. (3.638 ; 0.862) Câu 34: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: CT = 55.37 + 0.78TN + 0.08TS + 0.09TNP + ei (se) (13.4) (0.4) (0.02) (0.19) 2 R = 0.84, n = 41 Biết 𝑡 41 = 2.701; 𝑡 38 = 2.712; 𝑡 37 = 2.715 Với mức ý nghĩa a = 1%, bằng phương pháp giá trị tới hạn, hệ số hồi quy của biến TN có ý nghĩa thống kê hay không? A. Có, vì ts nhỏ. B. Chưa đủ cơ sở để kết luận. C. Không, vì ts nhỏ. D. Có, vì ts lớn. Giải thích: - Cặp giả thiết: H0: 𝛽2 = 0 và H1: 𝛽2 0 - 𝑡𝑞𝑠 = ∗ 𝛽̂ 0.78 − 0 2−𝛽 = = 1.95 < 𝑡 37 = 2.715 => Không bác bỏ H0 => hệ số hồi quy của biến TN 𝑆𝐸 (𝛽̂ ) 0.4 2 không có ý nghĩa thống kê Câu 35: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: CT = 55.37 + 0.78TN + 0.08TS + 0.09TNP + ei (se) (13.4) (0.4) (0.02) (0.19) R2 = 0.84, n = 41 Biết 𝑡 41 = 2.701; 𝑡 38 = 2.712; 𝑡 37 = 2.715 Ước lượng của hệ số hồi quy ứng với biến TNP tuân theo phân phối t có bậc tự do là bao nhiêu: A. 34 B. 37 (= n – k) C. 41 D. 38 Câu 36: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: CT = 55.37 + 0.78TN + 0.08TS + 0.09TNP + ei (se) (13.4) (0.4) (0.02) (0.19) R2 = 0.84, n = 41 Biết 𝑡 41 = 2.701; 𝑡 38 = 2.712; 𝑡 37 = 2.715 Giá trị ts cho biến TS bằng bao nhiêu: A. 4 B. 4.13 C. 0.47 D. 1.95 Câu 37: Trong bài toán kiểm định hệ số hồi quy, khi làm kiểm định một phía bằng phương pháp khoảng tin cậy thì A. cần tính khoảng tin cậy một phía (phía trái hoặc phía phải). B. cần tính khoảng tin cậy hai phía. C. không cần tính khoảng tin cậy một phía phải. D. cần tính khoảng tin cậy một phía trái. Câu 38: Giả sử có kết quả ước lượng như sau: CT = 55.37 + 0.78TN + 0.08TS + 0.09TNP + ei (se) (13.4) (0.4) (0.02) (0.19) R2 = 0.84, n = 41 Biết 𝑡 41 = 2.701; 𝑡 38 = 2.712; 𝑡 37 = 2.715 Với mức ý nghĩa a = 1%. Khoảng tin cậy 2 phía cho hệ số hồi quy của biến TNP bằng bao nhiêu: A. (-0.36;1.866) B. (0.0257; 0.1343) C. (-0.426; 0.606) D. (0.06; 0.1) Câu 39: Trong kiểm định White, biến phụ thuộc của mô hình hồi quy phụ là biến nào sau đây? A. B. e C. |e| D. 𝜎𝑖2 Câu 40: Đâu KHÔNG phải là một nguyên nhân của khuyết tật phương sai sai số thay đổi? A. Hiện tượng mạng nhện (nguyên nhân của tự tương quan) B. Quan sát ngoại lai C. Kỹ thuật thu thập số liệu được cải thiện D. Mô hình bỏ sót biến Câu 41: Khi phương sai của các nhiễu ngẫu nhiên không bằng nhau hiện tượng này gọi là A. phương sai sai số không đổi.