1. Phân phối nào thường được sử dụng để mô hình hóa tỷ lệ thành công trong một số lượng thử nghiệm cố định?
A. Phân phối chuẩn.
B. Phân phối nhị thức.
C. Phân phối Poisson.
D. Phân phối mũ.
2. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
D. Sai số chuẩn của ước lượng hồi quy.
3. Trong phân tích phương sai (ANOVA), ‘between-group variance’ (phương sai giữa các nhóm) đo lường điều gì?
A. Sự biến động trong mỗi nhóm.
B. Sự biến động giữa các trung bình của các nhóm.
C. Tổng phương sai của tất cả các nhóm.
D. Sai số chuẩn của trung bình.
4. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào biểu thị sự biến động ngẫu nhiên và không thể dự đoán được?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính mùa vụ (Seasonality).
C. Chu kỳ (Cycle).
D. Tính ngẫu nhiên (Irregularity).
5. Độ lệch chuẩn đo lường điều gì?
A. Giá trị trung bình của một tập dữ liệu.
B. Mức độ tập trung của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
C. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
D. Mức độ bất đối xứng của phân phối dữ liệu.
6. Loại lỗi nào xảy ra khi chúng ta bác bỏ giả thuyết không trong khi nó thực sự đúng?
A. Lỗi loại II.
B. Lỗi loại I.
C. Không có lỗi.
D. Lỗi chuẩn.
7. Trong phân tích hồi quy, biến độc lập còn được gọi là gì?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến giải thích.
C. Biến ngẫu nhiên.
D. Biến kiểm soát.
8. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p là 0.03. Nếu mức ý nghĩa (alpha) là 0.05, bạn nên kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết không.
B. Không thể đưa ra kết luận.
C. Bác bỏ giả thuyết không.
D. Tăng kích thước mẫu.
9. Tầm quan trọng của việc kiểm tra đa cộng tuyến (multicollinearity) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Để đảm bảo rằng các biến độc lập có phân phối chuẩn.
B. Để đảm bảo rằng các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc.
C. Để phát hiện mối tương quan cao giữa các biến độc lập, có thể làm sai lệch kết quả hồi quy.
D. Để đảm bảo rằng mô hình hồi quy có R-squared cao.
10. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết không là đúng.
B. Xác suất mắc lỗi loại I.
C. Xác suất thu được kết quả ít nhất cực đoan như kết quả quan sát được, giả sử giả thuyết không là đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.
11. Phương pháp lấy mẫu nào đảm bảo rằng mỗi thành viên của quần thể có cơ hội được chọn như nhau?
A. Lấy mẫu thuận tiện.
B. Lấy mẫu phân tầng.
C. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
D. Lấy mẫu cụm.
12. Trong phân tích hồi quy, phương pháp nào được sử dụng để kiểm tra tính tuyến tính, tính độc lập của sai số, tính đồng nhất của phương sai và tính chuẩn của sai số?
A. Phân tích tương quan.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Phân tích phần dư (Residual analysis).
D. Phân tích thành phần chính (PCA).
13. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Sự khác biệt giữa các phương sai của hai quần thể.
B. Sự khác biệt giữa trung bình của hai quần thể.
C. Sự khác biệt giữa trung bình của ba hoặc nhiều hơn các quần thể.
D. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
14. Hệ số tương quan Pearson đo lường điều gì?
A. Mối quan hệ nhân quả giữa hai biến.
B. Mức độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
C. Sự khác biệt giữa trung bình của hai biến.
D. Phương sai của hai biến.
15. Kiểm định Chi-square được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Sự khác biệt giữa trung bình của hai quần thể.
B. Sự khác biệt giữa phương sai của hai quần thể.
C. Mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
D. Mối quan hệ giữa hai biến định tính.
16. Độ tin cậy (reliability) của một công cụ đo lường đề cập đến điều gì?
A. Mức độ mà công cụ đo lường đo lường những gì nó được cho là đo lường.
B. Mức độ mà công cụ đo lường cho kết quả nhất quán khi được sử dụng nhiều lần.
C. Mức độ mà kết quả đo lường có thể được khái quát hóa cho các quần thể khác.
D. Mức độ mà công cụ đo lường dễ sử dụng.
17. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương pháp nào được sử dụng để làm mịn dữ liệu và loại bỏ các biến động ngắn hạn?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Trung bình động (Moving average).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Phân tích tương quan.
18. Trong kiểm định giả thuyết, giả thuyết không (null hypothesis) thường biểu thị điều gì?
A. Điều mà nhà nghiên cứu hy vọng chứng minh.
B. Điều mà nhà nghiên cứu muốn bác bỏ.
C. Một tuyên bố về sự không khác biệt hoặc không có tác động.
D. Một tuyên bố về sự khác biệt lớn hoặc tác động mạnh.
19. Phân phối nào thường được sử dụng để mô hình hóa số lượng sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian hoặc không gian nhất định?
A. Phân phối chuẩn.
B. Phân phối nhị thức.
C. Phân phối Poisson.
D. Phân phối mũ.
20. Sai số chuẩn của trung bình (standard error of the mean) đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của mẫu.
B. Độ lệch chuẩn của quần thể.
C. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của trung bình.
D. Phương sai của mẫu.
21. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu có phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc có thang đo thứ bậc.
D. Khi phương sai của các quần thể bằng nhau.
22. Giá trị trung vị (median) là gì?
A. Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu.
B. Giá trị trung bình của tập dữ liệu.
C. Giá trị nằm giữa của tập dữ liệu đã được sắp xếp.
D. Giá trị lớn nhất trừ giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu.
23. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số quần thể nằm trong khoảng đó.
B. Nếu lặp lại quá trình lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được xây dựng sẽ chứa tham số quần thể thực sự.
C. Sai số chuẩn của ước lượng là 5%.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định giả thuyết là 5%.
24. Trong thống kê, ‘mode’ (mốt) là gì?
A. Giá trị trung bình của một tập dữ liệu.
B. Giá trị lớn nhất trong một tập dữ liệu.
C. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong một tập dữ liệu.
D. Giá trị nằm giữa của một tập dữ liệu đã được sắp xếp.
25. Điều gì xảy ra với sai số loại II khi tăng kích thước mẫu?
A. Sai số loại II tăng lên.
B. Sai số loại II giảm xuống.
C. Sai số loại II không thay đổi.
D. Sai số loại II bằng 1.
26. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Khoảng tin cậy biến mất.
27. Phương pháp nào được sử dụng để giảm số lượng biến trong một tập dữ liệu lớn trong khi vẫn giữ lại thông tin quan trọng?
A. Phân tích hồi quy.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA).
D. Kiểm định Chi-square.
28. Khi nào thì phù hợp sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test)?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
D. Khi kiểm tra sự khác biệt giữa hai tỷ lệ.
29. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II.
B. Xác suất mắc lỗi loại I.
C. Công suất của kiểm định.
D. Giá trị p.
30. Trong phân tích hồi quy đa biến, biến nào được sử dụng để dự đoán biến phụ thuộc?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập.
C. Biến kiểm soát.
D. Biến trung gian.
31. Phương pháp nào được sử dụng để phân tích tính mùa vụ trong chuỗi thời gian?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Hồi quy Logistic.
C. Phân tích Fourier.
D. Trung bình động.
32. Khi nào thì kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy trở nên quan trọng trong phân tích hồi quy tuyến tính?
A. Khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0.9.
B. Khi giá trị R-squared của mô hình hồi quy lớn hơn 0.5.
C. Khi muốn xác định xem một biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc hay không.
D. Khi số lượng quan sát trong mẫu nhỏ hơn 30.
33. Trong mô hình ARIMA, thành phần ‘d’ đại diện cho điều gì?
A. Bậc của trung bình động (moving average).
B. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
C. Bậc của tích phân (integrated).
D. Phương sai của sai số.
34. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào thể hiện sự biến động ngắn hạn và không đều đặn?
A. Xu hướng (trend).
B. Tính mùa vụ (seasonality).
C. Chu kỳ (cycle).
D. Tính ngẫu nhiên (randomness).
35. 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 hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
36. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của các hệ số hồi quy khi có hiện tượng đa cộng tuyến?
A. Sai số chuẩn giảm xuống.
B. Sai số chuẩn tăng lên.
C. Sai số chuẩn không đổi.
D. Sai số chuẩn bằng 0.
37. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì trong mô hình hồi quy?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tính tuyến tính của mô hình.
C. Tự tương quan của sai số.
D. Đa cộng tuyến.
38. Tiêu chí nào thường được sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy Logistic?
A. R-squared.
B. AIC.
C. Kiểm định Hosmer-Lemeshow.
D. Kiểm định Durbin-Watson.
39. Khi nào thì cần thực hiện chuyển đổi logarit cho biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy?
A. Khi biến phụ thuộc có giá trị âm.
B. Khi biến phụ thuộc có phân phối không chuẩn và phương sai sai số thay đổi.
C. Khi tất cả các biến độc lập đều là biến giả.
D. Khi không có mối quan hệ giữa các biến.
40. Trong phân tích chuỗi thời gian, hiện tượng dừng (stationarity) có nghĩa là gì?
A. Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm liên tục.
B. Chuỗi thời gian có tính mùa vụ rõ rệt.
C. Các đặc tính thống kê của chuỗi thời gian (như trung bình và phương sai) không thay đổi theo thời gian.
D. Chuỗi thời gian có tính ngẫu nhiên cao.
41. Trong phân tích hồi quy, hệ số phóng đại phương sai (VIF) được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Phương sai của sai số.
B. Mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
C. Độ lớn của hệ số hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
42. Phương pháp trung bình động (moving average) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Dự đoán xu hướng dài hạn.
B. Loại bỏ tính mùa vụ.
C. Làm trơn chuỗi thời gian để loại bỏ nhiễu.
D. Xác định chu kỳ.
43. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi nào trong phân tích hồi quy?
A. Khi có một biến độc lập không có mối tương quan với biến phụ thuộc.
B. Khi các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.
C. Khi phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
D. Khi số lượng biến độc lập lớn hơn số lượng quan sát.
44. Trong mô hình hồi quy đa biến, biến nào được xem là biến phụ thuộc?
A. Biến được dự đoán hoặc giải thích.
B. Biến được sử dụng để dự đoán hoặc giải thích biến khác.
C. Biến có giá trị không đổi.
D. Biến có ảnh hưởng đến tất cả các biến khác.
45. Trong mô hình ARIMA, thành phần ‘p’ đại diện cho điều gì?
A. Bậc của trung bình động (moving average).
B. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
C. Bậc của tích phân (integrated).
D. Phương sai của sai số.
46. Trong mô hình hồi quy Logistic, odds ratio biểu thị điều gì?
A. Xác suất của biến phụ thuộc bằng 1.
B. Tỷ lệ giữa xác suất biến phụ thuộc bằng 1 và xác suất biến phụ thuộc bằng 0.
C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
D. Phương sai của biến phụ thuộc.
47. Điều gì xảy ra với giá trị R-squared khi thêm một biến độc lập vào mô hình hồi quy?
A. R-squared luôn giảm.
B. R-squared luôn tăng.
C. R-squared có thể tăng hoặc giảm.
D. R-squared không đổi.
48. Phương pháp nào được sử dụng để lựa chọn mô hình hồi quy tốt nhất khi có nhiều biến độc lập?
A. Kiểm định t-Student.
B. Kiểm định F.
C. Sử dụng AIC (Akaike Information Criterion) hoặc BIC (Bayesian Information Criterion).
D. Kiểm định Durbin-Watson.
49. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
C. Hiệu giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
D. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy.
50. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc.
B. Độ lệch chuẩn của biến độc lập.
C. Độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
51. Nếu giá trị p-value của một hệ số hồi quy là 0.06 và mức ý nghĩa (alpha) được chọn là 0.05, bạn sẽ kết luận như thế nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không rằng hệ số hồi quy bằng 0.
B. Không bác bỏ giả thuyết không rằng hệ số hồi quy bằng 0.
C. Chấp nhận giả thuyết thay thế rằng hệ số hồi quy bằng 0.
D. Không thể đưa ra kết luận gì.
52. Trong mô hình ARIMA, thành phần ‘q’ đại diện cho điều gì?
A. Bậc của trung bình động (moving average).
B. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
C. Bậc của tích phân (integrated).
D. Phương sai của sai số.
53. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan Pearson đo lường điều gì?
A. Mức độ thay đổi của biến độc lập khi biến phụ thuộc thay đổi một đơn vị.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
D. Mức độ ảnh hưởng của các biến ngoại sinh đến biến phụ thuộc.
54. Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản biểu thị điều gì?
A. Giá trị trung bình của biến độc lập.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
C. Mức độ thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng một đơn vị.
D. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy.
55. Phương pháp ARIMA được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Loại bỏ tính mùa vụ.
B. Dự đoán các giá trị tương lai dựa trên các giá trị quá khứ.
C. Phân tích xu hướng dài hạn.
D. Xác định chu kỳ.
56. Biện pháp nào có thể được sử dụng để giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy?
A. Thêm nhiều biến độc lập vào mô hình.
B. Loại bỏ một hoặc nhiều biến độc lập có tương quan cao.
C. Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan.
D. Chuyển đổi biến phụ thuộc sang dạng logarit.
57. Giá trị R-squared trong mô hình hồi quy tuyến tính cho biết điều gì?
A. Phương sai của sai số.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Độ lớn của hệ số hồi quy.
D. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
58. Phương pháp nào thường được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) trong mô hình hồi quy?
A. Kiểm định t-Student.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Durbin-Watson.
D. Kiểm định Breusch-Pagan.
59. Khi nào thì cần sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến tính thay vì mô hình hồi quy tuyến tính?
A. Khi mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là tuyến tính.
B. Khi không có mối quan hệ giữa các biến.
C. Khi mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là phi tuyến tính.
D. Khi tất cả các biến độc lập đều là biến định tính.
60. Khi nào thì cần sử dụng mô hình hồi quy Logistic thay vì mô hình hồi quy tuyến tính?
A. Khi biến phụ thuộc là biến định lượng liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến định tính nhị phân.
C. Khi không có mối quan hệ giữa các biến.
D. Khi tất cả các biến độc lập đều là biến định lượng.
61. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu.
B. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
D. Phân tích phương sai.
62. Trong phân tích chuỗi thời gian, tự tương quan (autocorrelation) là gì?
A. Mối quan hệ giữa hai biến khác nhau.
B. Mối quan hệ giữa một biến và chính nó ở các thời điểm khác nhau.
C. Phương sai của sai số.
D. Xu hướng của dữ liệu theo thời gian.
63. 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 liên quan (paired samples) và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Khi phân tích phương sai.
64. Phương pháp nào thường được sử dụng để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính?
A. Kiểm định t.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định chi bình phương.
D. Hồi quy tuyến tính.
65. Trong phân tích phương sai (ANOVA), mục tiêu chính là gì?
A. Kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
B. So sánh phương sai giữa hai mẫu.
C. So sánh trung bình của hai hoặc nhiều nhóm.
D. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
66. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết đại diện cho điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Xác suất thu được kết quả thống kê như (hoặc cực đoan hơn) kết quả quan sát được, giả sử giả thuyết null là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
67. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc có kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi cần so sánh trung bình của hai nhóm.
68. Ý nghĩa của mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Công suất của kiểm định.
69. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc là loại biến gì?
A. Biến định lượng liên tục.
B. Biến định tính nhị phân (binary).
C. Biến định tính đa thức (multinomial).
D. Biến đếm (count).
70. Nếu giá trị p (p-value) nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), quyết định nào nên được đưa ra trong kiểm định giả thuyết?
A. Chấp nhận giả thuyết null.
B. Không đưa ra quyết định.
C. Bác bỏ giả thuyết null.
D. Cần thêm thông tin.
71. Trong thống kê, thuật ngữ ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) thường liên quan đến điều gì?
A. Số lượng biến trong một tập dữ liệu.
B. Số lượng quan sát trong một mẫu.
C. Số lượng giá trị trong tính toán cuối cùng có thể tự do thay đổi.
D. Mức ý nghĩa của một kiểm định thống kê.
72. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các sai số không có phương sai không đổi (heteroscedasticity)?
A. Các ước lượng hệ số trở nên sai lệch.
B. Các ước lượng hệ số trở nên không hiệu quả.
C. Các kiểm định giả thuyết trở nên đáng tin cậy hơn.
D. Không có vấn đề gì.
73. Trong phân tích hồi quy, R-squared (R²) đại diện cho điều gì?
A. Sai số chuẩn của ước lượng.
B. Tổng bình phương sai số.
C. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
D. Hệ số tương quan.
74. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
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.
75. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi sai số chuẩn tăng lên?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
D. Không thể xác định.
76. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II (Type II error) là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
77. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Phương sai của sai số.
78. Khi nào nên sử dụng kiểm định chi bình phương để kiểm tra tính phù hợp (goodness-of-fit)?
A. Khi so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Khi kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Khi so sánh phân phối quan sát được với phân phối lý thuyết.
D. Khi phân tích phương sai.
79. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến điều gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
B. Mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến.
C. Mối quan hệ tuyến tính cao giữa các biến độc lập.
D. Phương sai lớn của sai số.
80. Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu thị điều gì?
A. Sự thay đổi trung bình trong biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng một đơn vị.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
C. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
D. Phương sai của sai số.
81. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình mẫu khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Sai số chuẩn tăng lên.
B. Sai số chuẩn giảm xuống.
C. Sai số chuẩn không thay đổi.
D. Không thể xác định.
82. Khi nào nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z?
A. Khi phương sai tổng thể đã biết.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
C. Khi phương sai tổng thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Khi kiểm định sự khác biệt giữa hai trung bình.
83. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis test?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu liên quan.
C. Khi so sánh trung bình của ba hoặc nhiều nhóm độc lập và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
84. Phân phối nào thường được sử dụng để mô hình hóa số lượng sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian hoặc địa điểm cụ thể?
A. Phân phối chuẩn.
B. Phân phối nhị thức.
C. Phân phối Poisson.
D. Phân phối mũ.
85. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm xuống.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng lên.
D. Không thể xác định.
86. Trong phân tích sống sót (survival analysis), hàm sống sót (survival function) biểu thị điều gì?
A. Thời gian trung bình mà một sự kiện xảy ra.
B. Xác suất một sự kiện xảy ra tại một thời điểm cụ thể.
C. Xác suất một sự kiện chưa xảy ra cho đến một thời điểm cụ thể.
D. Tỷ lệ các sự kiện đã xảy ra.
87. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) là gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
88. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (standardization) là gì?
A. Để chuyển đổi dữ liệu thành dạng định tính.
B. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ (outliers).
C. Để chuyển đổi dữ liệu thành thang đo chung với trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
D. Để làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn.
89. Khoảng dự đoán (prediction interval) khác với khoảng tin cậy (confidence interval) như thế nào?
A. Khoảng dự đoán ước tính một tham số tổng thể, trong khi khoảng tin cậy ước tính một giá trị đơn lẻ.
B. Khoảng tin cậy ước tính một tham số tổng thể, trong khi khoảng dự đoán ước tính một giá trị đơn lẻ.
C. Khoảng tin cậy rộng hơn khoảng dự đoán.
D. Không có sự khác biệt.
90. Công suất của một kiểm định thống kê (statistical test) là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
91. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của dữ liệu.
B. Mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
C. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
D. Mức độ tin cậy của ước lượng.
92. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương pháp trung bình trượt (moving average) được sử dụng để làm gì?
A. Dự báo giá trị tương lai.
B. Loại bỏ xu hướng.
C. Làm mịn dữ liệu và loại bỏ nhiễu.
D. Xác định tính mùa vụ.
93. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung vị của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
94. Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Đo lường độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.
B. Phần trăm biến thiên của biến độc lập được giải thích bởi biến phụ thuộc.
C. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
95. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) cho hai mẫu độc lập?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu có liên quan.
B. Khi so sánh phương sai của hai mẫu.
C. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
D. Khi so sánh tỷ lệ của hai mẫu.
96. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số tổng thể nằm trong khoảng đó.
B. Nếu lặp lại quá trình lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa tham số tổng thể.
C. Có 5% khả năng tham số tổng thể nằm ngoài khoảng đó.
D. Sai số chuẩn của ước lượng là 5%.
97. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (autocorrelation function – ACF) được sử dụng để làm gì?
A. Dự báo giá trị tương lai.
B. Xác định mối tương quan giữa các giá trị của chuỗi tại các thời điểm khác nhau.
C. Loại bỏ xu hướng.
D. Làm mịn dữ liệu.
98. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính đồng nhất phương sai (homoscedasticity) trong phân tích hồi quy?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Breusch-Pagan.
D. Kiểm định Chi-square.
99. Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự sai.
C. Không đưa ra quyết định về giả thuyết không.
D. Thu thập dữ liệu không chính xác.
100. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào sau đây thể hiện sự biến động theo mùa?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính chu kỳ (Cyclical).
C. Tính mùa vụ (Seasonal).
D. Tính ngẫu nhiên (Irregular).
101. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định t-Student.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Dickey-Fuller.
D. Kiểm định Chi-square.
102. Trong phân tích phương sai (ANOVA) hai yếu tố, điều gì được kiểm tra?
A. Ảnh hưởng của một yếu tố duy nhất lên biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng của hai yếu tố và tương tác giữa chúng lên biến phụ thuộc.
C. Mối quan hệ giữa hai biến độc lập.
D. Tính dừng của chuỗi thời gian.
103. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để biểu diễn các biến định lượng.
B. Để biểu diễn các biến định tính.
C. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
104. Trong phân tích hồi quy, phương pháp bình phương tối thiểu (least squares) được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng các hệ số sao cho tổng bình phương các phần dư là nhỏ nhất.
B. Ước lượng các hệ số sao cho tổng các phần dư là bằng 0.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
105. Trong hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi có mối tương quan cao giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
B. Khi có mối tương quan cao giữa các biến độc lập.
C. Khi phương sai của sai số thay đổi.
D. Khi sai số không tuân theo phân phối chuẩn.
106. Độ lệch chuẩn (standard deviation) đo lường điều gì?
A. Giá trị trung bình của một tập dữ liệu.
B. Mức độ phân tán của dữ liệu so với giá trị trung bình.
C. Mức độ tập trung của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
D. Mức độ tin cậy của ước lượng.
107. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) được định nghĩa là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
C. Hệ số góc của đường hồi quy.
D. Giá trị chặn của đường hồi quy.
108. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập.
B. Để kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định tính.
C. Để kiểm tra sự khác biệt giữa phương sai của hai nhóm.
D. Để ước lượng tham số của một tổng thể.
109. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết không là đúng.
B. Xác suất mắc sai số loại I.
C. Xác suất thu được kết quả như quan sát hoặc cực đoan hơn nếu giả thuyết không là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
110. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng kích thước mẫu?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Khoảng tin cậy dao động ngẫu nhiên.
111. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là gì?
112. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết không (null hypothesis) thường là gì?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
B. Ít nhất một trung bình của nhóm khác với các trung bình còn lại.
C. Phương sai của các nhóm khác nhau đáng kể.
D. Không có sự khác biệt giữa các nhóm.
113. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các phần dư không tuân theo phân phối chuẩn?
A. Các ước lượng hệ số sẽ bị sai lệch.
B. Các kiểm định giả thuyết có thể không chính xác.
C. Mô hình hồi quy không còn phù hợp.
D. Không có ảnh hưởng gì.
114. Sai số loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự sai.
C. Không đưa ra quyết định về giả thuyết không.
D. Thu thập dữ liệu không chính xác.
115. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn (standard error) khi tăng kích thước mẫu?
A. Sai số chuẩn tăng.
B. Sai số chuẩn giảm.
C. Sai số chuẩn không thay đổi.
D. Sai số chuẩn dao động ngẫu nhiên.
116. Khi nào thì sử dụng kiểm định phi tham số thay vì kiểm định tham số?
A. Khi kích thước mẫu lớn.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi các giả định của kiểm định tham số không được đáp ứng.
D. Khi muốn ước lượng tham số tổng thể.
117. Mục đích chính của việc lấy mẫu (sampling) trong thống kê là gì?
A. Để thu thập dữ liệu từ toàn bộ tổng thể.
B. Để ước lượng các đặc điểm của tổng thể dựa trên một phần nhỏ của nó.
C. Để loại bỏ sai số trong dữ liệu.
D. Để đơn giản hóa quá trình phân tích dữ liệu.
118. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm phương sai của ước lượng?
A. Giảm kích thước mẫu.
B. Tăng kích thước mẫu.
C. Sử dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng.
D. Sử dụng phương pháp lấy mẫu cụm.
119. Trong phân tích hồi quy tuyến tính đơn, hệ số góc (slope) cho biết điều gì?
A. Mức thay đổi trung bình của biến độc lập khi biến phụ thuộc thay đổi một đơn vị.
B. Mức thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.
C. Giá trị của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
120. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để so sánh tỷ lệ của hai tổng thể?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Chi-square.
D. Kiểm định z.
121. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối xác định hay không.
D. Để đo lường mức độ tương quan giữa hai biến.
122. Trong kiểm định giả thuyết, công suất kiểm định (power of a test) là gì?
A. Xác suất mắc sai số loại I.
B. Xác suất mắc sai số loại II.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
123. Trong phân tích chuỗi thời gian, tự tương quan (autocorrelation) đề cập đến điều gì?
A. Mối quan hệ giữa các biến độc lập khác nhau.
B. Mối quan hệ giữa một biến và chính nó ở các thời điểm khác nhau.
C. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
D. Mối quan hệ giữa các phần dư (residuals) trong mô hình hồi quy.
124. Trong phân tích hồi quy, biến tương tác (interaction variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình.
C. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Để xem xét tác động kết hợp của hai hoặc nhiều biến độc lập lên biến phụ thuộc.
125. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng để làm gì trong phân tích hồi quy?
A. Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình.
B. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
C. Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity).
D. Để kiểm tra tính đồng nhất phương sai (homoscedasticity).
126. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z trong kiểm định giả thuyết về trung bình?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
D. Khi phương sai của hai quần thể bằng nhau.
127. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Phương sai của sai số.
128. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết không (null hypothesis) thường là gì?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm đều khác nhau.
B. Ít nhất một trong các trung bình của các nhóm khác nhau.
C. Tất cả các phương sai của các nhóm đều bằng nhau.
D. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
129. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc có đặc điểm gì?
A. Là một biến liên tục.
B. Là một biến định tính có hai giá trị (nhị phân).
C. Là một biến định tính có nhiều hơn hai giá trị.
D. Là một biến thứ bậc.
130. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất mà giả thuyết không đúng.
B. Xác suất mắc sai số loại I.
C. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không đúng.
D. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không đúng, và giả thuyết không bị bác bỏ.
131. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để phân tích phương sai giữa nhiều nhóm.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để ước lượng một tham số của quần thể.
132. Khoảng tin cậy (Confidence Interval) được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng một tham số của quần thể với một mức độ tin cậy nhất định.
B. Kiểm định giả thuyết về một tham số của quần thể.
C. Tính toán kích thước mẫu cần thiết cho một nghiên cứu.
D. Đo lường mức độ phù hợp của một mô hình hồi quy.
133. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để biểu diễn các biến định lượng.
B. Để biểu diễn các biến định tính (categorical variables).
C. Để giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Để tăng độ chính xác của các ước lượng.
134. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc sai số loại II.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng (sai số loại I).
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.
135. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố (factor) là gì?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập định tính (categorical independent variable).
C. Biến độc lập định lượng.
D. Sai số ngẫu nhiên.
136. Trong phân tích hồi quy, khi nào thì nên sử dụng biến đổi logarit (log transformation)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Khi biến phụ thuộc là một biến nhị phân.
D. Khi phương sai của sai số không đồng nhất (heteroscedasticity) hoặc khi mối quan hệ giữa các biến là phi tuyến.
137. Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Độ mạnh 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. Độ chính xác của các ước lượng hệ số hồi quy.
D. Mức ý nghĩa thống kê của mô hình hồi quy.
138. Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.
C. Bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
D. Chấp nhận giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.
139. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để làm gì trong phân tích hồi quy?
A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Để phát hiện hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong các phần dư (residuals).
C. Để kiểm tra tính đồng nhất phương sai (homoscedasticity).
D. Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity).
140. Trong phân tích chuỗi thời gian, trung bình trượt (moving average) được sử dụng để làm gì?
A. Để dự đoán giá trị tương lai của chuỗi thời gian.
B. Để làm mịn dữ liệu và loại bỏ nhiễu.
C. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Để phát hiện hiện tượng tự tương quan.
141. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai quần thể phụ thuộc khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh hai quần thể độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh hai quần thể phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
142. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi các giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng.
D. Khi cần so sánh trung bình của hai quần thể.
143. Trong phân tích hồi quy, một phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sai số chuẩn của các ước lượng hệ số.
C. Sự khác biệt giữa giá trị quan sát thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
D. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
144. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
B. Khi biến phụ thuộc có tương quan cao với các biến độc lập.
C. Khi sai số có phương sai thay đổi.
D. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
145. Trong phân tích hồi quy, phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) có nghĩa là gì?
A. Phương sai của sai số không đổi trên tất cả các giá trị của biến độc lập.
B. Phương sai của sai số thay đổi trên các giá trị khác nhau của biến độc lập.
C. Các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
D. Dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
146. Phương pháp bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares – OLS) được sử dụng để làm gì trong phân tích hồi quy?
A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Để ước lượng các hệ số hồi quy bằng cách giảm thiểu tổng bình phương sai số.
C. Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity).
D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
147. Phương pháp nào thường được sử dụng để kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Durbin-Watson.
D. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
148. Sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.
C. Bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
149. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên (ví dụ, từ 95% lên 99%)?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng.
D. Độ rộng của khoảng tin cậy trở nên bằng 0.
150. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định.
