Chuỗi thời gian dừng (stationary time series) là gì?

• A. Chuỗi có trung bình và phương sai thay đổi theo thời gian.
• B. Chuỗi có trung bình và phương sai không đổi theo thời gian.
• C. Chuỗi chỉ có xu hướng tăng theo thời gian.
• D. Chuỗi chỉ có tính mùa vụ.

Lỗi loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?

• A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
• B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
• C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
• D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.

Trong kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai trung bình, khi nào chúng ta sử dụng kiểm định t cho các mẫu độc lập với phương sai bằng nhau?

• A. Khi phương sai của hai tổng thể đã biết.
• B. Khi phương sai của hai tổng thể chưa biết nhưng được cho là bằng nhau.
• C. Khi phương sai của hai tổng thể chưa biết và không bằng nhau.
• D. Khi kích thước mẫu rất lớn (n > 100).

Kiểm định Chi-square thường được sử dụng để làm gì?

• A. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
• B. Kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết.
• C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể.
• D. Phân tích phương sai (ANOVA).

Giá trị F trong phân tích phương sai (ANOVA) được tính như thế nào?

• A. Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho tổng bình phương trong các nhóm.
• B. Tổng bình phương trong các nhóm chia cho tổng bình phương giữa các nhóm.
• C. Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho tổng bình phương tổng cộng.
• D. Tổng bình phương tổng cộng chia cho tổng bình phương trong các nhóm.

Mục đích của việc làm trơn (smoothing) chuỗi thời gian là gì?

• A. Tăng độ biến động của chuỗi.
• B. Loại bỏ xu hướng (trend) khỏi chuỗi.
• C. Giảm nhiễu và làm nổi bật xu hướng và tính mùa vụ.
• D. Chuyển đổi chuỗi thành chuỗi dừng.

Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số hồi quy (regression coefficient) cho biết điều gì?

• A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
• B. Sự thay đổi trong biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.
• C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
• D. Phương sai của biến phụ thuộc.

Phương pháp nào thường được sử dụng để kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian?

• A. Kiểm định Chi-square.
• B. Kiểm định t.
• C. Kiểm định Dickey-Fuller.
• D. Phân tích phương sai (ANOVA).

Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là gì?

• A. β
• B. α
• C. σ
• D. μ

Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi tăng mức độ tin cậy (confidence level)?

• A. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm.
• B. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng.
• C. Độ rộng của khoảng tin cậy không đổi.
• D. Không thể xác định.

Đa cộng tuyến (multicollinearity) trong phân tích hồi quy xảy ra khi nào?

• A. Khi có một mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa các biến độc lập.
• B. Khi có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
• C. Khi sai số có phương sai thay đổi.
• D. Khi sai số không tuân theo phân phối chuẩn.

Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để so sánh trung bình của một mẫu?

• A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
• B. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết.
• C. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết.
• D. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.

Phương pháp nào được sử dụng để giải quyết vấn đề phương sai thay đổi (heteroscedasticity) trong phân tích hồi quy?

• A. Sử dụng các biến giả (dummy variables).
• B. Biến đổi dữ liệu (ví dụ: log transformation).
• C. Loại bỏ các biến độc lập.
• D. Sử dụng kiểm định t.

Hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy tuyến tính thể hiện điều gì?

• A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
• B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
• C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
• D. Sai số chuẩn của ước lượng.

Khi nào thì chúng ta bác bỏ giả thuyết null (H0) trong phân tích phương sai (ANOVA)?

• A. Khi giá trị F nhỏ hơn 1.
• B. Khi giá trị F lớn hơn giá trị tới hạn (critical value).
• C. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α.
• D. Khi giá trị F bằng 0.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?

• A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
• B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Khi kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với phân phối chuẩn.
• D. Khi phân tích phương sai (ANOVA).

Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null (H0) thường là gì?

• A. Tất cả các trung bình tổng thể đều bằng nhau.
• B. Ít nhất một trung bình tổng thể khác với các trung bình còn lại.
• C. Các phương sai tổng thể không bằng nhau.
• D. Không có sự khác biệt giữa các nhóm.

Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy cho biết điều gì?

• A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
• B. Độ lệch chuẩn của ước lượng hệ số hồi quy.
• C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
• D. Phương sai của biến phụ thuộc.

Ý nghĩa của việc tăng kích thước mẫu trong kiểm định giả thuyết là gì?

• A. Giảm khả năng mắc lỗi loại I.
• B. Tăng khả năng mắc lỗi loại II.
• C. Tăng lực kiểm định (power of the test).
• D. Không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định.

Khoảng tin cậy (confidence interval) cho trung bình tổng thể cho biết điều gì?

• A. Giá trị chính xác của trung bình tổng thể.
• B. Khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng trung bình mẫu sẽ rơi vào.
• C. Khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng trung bình tổng thể sẽ rơi vào với một độ tin cậy nhất định.
• D. Xác suất trung bình tổng thể nằm trong khoảng này.

Lỗi loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?

• A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
• B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
• C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
• D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.

Trong kiểm định giả thuyết, khi nào chúng ta sử dụng kiểm định z cho tỷ lệ?

• A. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
• B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30) và np và n(1-p) đều lớn hơn hoặc bằng 10.
• C. Khi phương sai của tổng thể chưa biết.
• D. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.

Khi nào thì chúng ta bác bỏ giả thuyết null (H0) trong kiểm định giả thuyết?

• A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α.
• B. Khi giá trị p bằng mức ý nghĩa α.
• C. Khi giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa α.
• D. Khi giá trị p lớn hơn 1 - α.

Trong dự báo chuỗi thời gian, sai số bình phương trung bình (Mean Squared Error - MSE) được sử dụng để làm gì?

• A. Ước lượng xu hướng của chuỗi.
• B. Đo lường độ chính xác của mô hình dự báo.
• C. Xác định tính mùa vụ của chuỗi.
• D. Làm trơn chuỗi thời gian.

Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?

• A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
• B. Xác suất mắc lỗi loại I.
• C. Xác suất thu được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu H0 là đúng.
• D. Xác suất mắc lỗi loại II.

Trong kiểm định hai đuôi (two-tailed test), vùng bác bỏ (rejection region) nằm ở đâu?

• A. Chỉ ở một phía của phân phối.
• B. Chia đều ở cả hai phía của phân phối.
• C. Nằm ở trung tâm của phân phối.
• D. Phân bố ngẫu nhiên trên phân phối.

Trong kiểm định giả thuyết, lực kiểm định (power of the test) là gì?

• A. Xác suất mắc lỗi loại I.
• B. Xác suất mắc lỗi loại II.
• C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
• D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.

Trong phân tích chuỗi thời gian, ACF và PACF là viết tắt của gì?

• A. Average Correlation Function và Partial Average Correlation Function.
• B. Autocorrelation Function và Partial Autocorrelation Function.
• C. Absolute Correlation Function và Positive Autocorrelation Function.
• D. Adjusted Correlation Factor và Predicted Autocorrelation Factor.

Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?

• A. So sánh trung bình của hai mẫu.
• B. Kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
• C. Kiểm tra tính độc lập giữa hai biến phân loại.
• D. Ước lượng khoảng tin cậy cho phương sai.

Trong kiểm định một đuôi (one-tailed test), vùng bác bỏ (rejection region) nằm ở đâu?

• A. Chia đều ở cả hai phía của phân phối.
• B. Chỉ ở một phía của phân phối.
• C. Nằm ở trung tâm của phân phối.
• D. Phân bố ngẫu nhiên trên phân phối.