Hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy đo lường điều gì?

• A. Mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
• B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
• C. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
• D. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.

Khi nào nên sử dụng mô hình Probit hoặc Logit?

• A. Khi biến phụ thuộc là liên tục.
• B. Khi biến phụ thuộc là nhị phân (binary).
• C. Khi biến phụ thuộc là số đếm (count data).
• D. Khi biến phụ thuộc là chuỗi thời gian.

Mục đích chính của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization) trong phân tích hồi quy là gì?

• A. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
• B. Để giảm thiểu ảnh hưởng của đa cộng tuyến.
• C. Để đưa các biến về cùng một thang đo, giúp so sánh tác động của chúng dễ dàng hơn.
• D. Để đảm bảo rằng dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.

Sai số loại I (Type I error) là gì?

• A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
• B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
• C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
• D. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.

Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) là gì?

• A. Phương sai của sai số là hằng số.
• B. Phương sai của sai số không đồng nhất và thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
• C. Sai số tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Sai số có giá trị trung bình bằng 0.

Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?

• A. Đại diện cho các biến định lượng.
• B. Đại diện cho các biến định tính.
• C. Giảm thiểu ảnh hưởng của đa cộng tuyến.
• D. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

Khi nào nên sử dụng mô hình log-log trong phân tích hồi quy?

• A. Khi muốn mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính đơn giản.
• B. Khi muốn mô hình hóa mối quan hệ phi tuyến tính và diễn giải hệ số hồi quy dưới dạng phần trăm.
• C. Khi muốn loại bỏ ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ.
• D. Khi muốn kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

Điều gì xảy ra khi bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?

• A. Các ước lượng hệ số trở nên chệch.
• B. Phương sai của sai số giảm.
• C. Tính đa cộng tuyến giảm.
• D. Mô hình trở nên chính xác hơn.

Kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra điều gì?

• A. Tính đa cộng tuyến.
• B. Phương sai sai số thay đổi.
• C. Tự tương quan.
• D. Tính dừng của chuỗi thời gian.

Sai số loại II (Type II error) là gì?

• A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
• B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
• C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
• D. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.

Trong mô hình ARIMA(p, d, q), 'q' đại diện cho điều gì?

• A. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
• B. Bậc của tích hợp (integration).
• C. Bậc của trung bình trượt (moving average).
• D. Bậc của sai phân (differencing).

Trong phân tích hồi quy, khi nào thì nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để kiểm tra ý nghĩa của hệ số?

• A. Khi cỡ mẫu lớn (n > 30).
• B. Khi cỡ mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
• C. Khi độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
• D. Khi muốn kiểm tra phương sai sai số thay đổi.

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. Adjusted Correlation Function và Predicted Autocorrelation Function.
• D. Autocovariance Function và Predicted Autocovariance Function.

Mô hình nào được sử dụng để dự báo chuỗi thời gian có tính mùa vụ?

• A. Mô hình ARIMA.
• B. Mô hình SARIMA.
• C. Mô hình tuyến tính.
• D. Mô hình logit.

Trong mô hình ARIMA, thành phần 'I' đại diện cho điều gì?

• A. Integrated (tích hợp).
• B. Independent (độc lập).
• C. Interval (khoảng).
• D. Interaction (tương tác).

Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F được sử dụng để làm gì?

• A. Đo lường mức độ tương quan giữa các biến.
• B. Kiểm định sự khác biệt giữa các trung bình của hai quần thể.
• C. Kiểm định sự khác biệt giữa các phương sai của hai quần thể.
• D. Kiểm định sự khác biệt giữa các trung bình của nhiều quần thể.

Hệ số Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?

• A. Tính đa cộng tuyến.
• B. Phương sai sai số thay đổi.
• C. Tự tương quan của sai số.
• D. Tính dừng của chuỗi thời gian.

Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu thêm một biến không liên quan vào mô hình?

• A. R-squared tăng lên.
• B. R-squared giảm xuống.
• C. R-squared không thay đổi.
• D. R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) giảm xuống.

Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng cỡ mẫu (sample size)?

• A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
• B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
• C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
• D. Không thể xác định được sự thay đổi.

Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) được sử dụng để đo lường điều gì?

• A. Phương sai của sai số.
• B. Mức độ tự tương quan.
• C. Mức độ đa cộng tuyến.
• D. Mức độ phù hợp của mô hình.

Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu phương sai của sai số thay đổi (heteroscedasticity) không được xử lý?

• A. Các ước lượng hệ số trở nên chệch.
• B. Các ước lượng hệ số trở nên không hiệu quả.
• C. Các kiểm định giả thuyết trở nên không đáng tin cậy.
• D. Tất cả các đáp án trên.

Đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?

• A. Khi có mối tương quan cao giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
• B. Khi có mối tương quan cao giữa các biến độc lập với nhau.
• C. Khi phương sai của sai số không đồng nhất.
• D. Khi sai số không tuân theo phân phối chuẩn.

Phương pháp nào thường được sử dụng để xử lý phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?

• A. Sử dụng biến giả.
• B. Sử dụng sai phân.
• C. Sử dụng ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares - GLS).
• D. Sử dụng kiểm định Durbin-Watson.

Phương pháp nào được sử dụng để kiểm tra tính chính xác của mô hình dự báo?

• A. Kiểm định Durbin-Watson.
• B. Kiểm định White.
• C. Sử dụng các độ đo như Mean Absolute Error (MAE) hoặc Root Mean Squared Error (RMSE).
• D. Sử dụng hệ số VIF.

Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan bội (R) đo lường điều gì?

• A. Mức độ biến động của biến độc lập.
• B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính.
• C. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
• D. Mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

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

• A. Kiểm định Bartlett.
• B. Kiểm định White.
• C. Kiểm định Durbin-Watson.
• D. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).

Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết có ý nghĩa gì?

• A. Xác suất mắc lỗi loại II.
• B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
• C. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
• D. Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định.

Khi nào thì kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy riêng lẻ (individual regression coefficient) được sử dụng?

• A. Để xác định xem tất cả các biến độc lập có ảnh hưởng đồng thời đến biến phụ thuộc hay không.
• B. Để xác định xem một biến độc lập cụ thể có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc hay không.
• C. Để so sánh hai mô hình hồi quy khác nhau.
• D. Để kiểm tra tính đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Kiểm định White được sử dụng để kiểm tra điều gì?

• A. Tự tương quan.
• B. Phương sai sai số thay đổi.
• C. Tính dừng của chuỗi thời gian.
• D. Đa cộng tuyến.

Trong mô hình ARIMA(p, d, q), 'p' đại diện cho điều gì?

• A. Bậc của trung bình trượt (moving average).
• B. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
• C. Bậc của tích hợp (integration).
• D. Bậc của sai phân (differencing).