1. Sai số chuẩn của ước lượng (standard error of estimate) trong phân tích hồi quy đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy.
B. Độ lệch chuẩn của các giá trị dự đoán so với các giá trị thực tế.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Mức độ tin cậy của mô hình hồi quy.
2. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu bạn bỏ qua một biến quan trọng (omitted variable)?
A. Các hệ số của các biến còn lại sẽ không bị ảnh hưởng.
B. Các hệ số của các biến còn lại có thể bị chệch (biased).
C. Sai số chuẩn của các hệ số sẽ giảm.
D. Hệ số xác định (R-squared) sẽ tăng.
3. Giả định nào sau đây KHÔNG phải là một trong những giả định chính của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Classical Linear Regression Model – CLRM)?
A. Sai số có phân phối chuẩn.
B. Các biến độc lập không tương quan với nhau.
C. Sai số có kỳ vọng bằng 0.
D. Phương sai của sai số là hằng số (tính đồng nhất phương sai).
4. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản. Nếu hệ số xác định (R-squared) bằng 0,85, điều này có nghĩa là gì?
A. 85% sự biến thiên của biến độc lập được giải thích bởi biến phụ thuộc.
B. 85% sự biến thiên của biến phụ thuộc không được giải thích bởi biến độc lập.
C. 85% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
D. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
5. Khi nào thì nên sử dụng mô hình hồi quy logit (logistic regression) thay vì mô hình hồi quy tuyến tính thông thường?
A. Khi biến phụ thuộc là biến định lượng (quantitative variable).
B. Khi biến phụ thuộc là biến định tính nhị phân (binary qualitative variable).
C. Khi các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.
D. Khi sai số không có phân phối chuẩn.
6. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu bạn bao gồm một biến độc lập là hàm tuyến tính của một biến độc lập khác?
A. Mô hình sẽ cho kết quả chính xác hơn.
B. Mô hình sẽ không thể ước lượng được (hoàn toàn đa cộng tuyến).
C. Sai số chuẩn của các hệ số sẽ giảm.
D. Hệ số xác định (R-squared) sẽ giảm.
7. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan bội (multiple correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
B. Mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến độc lập.
D. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
8. Trong phân tích hồi quy, khi nào thì cần kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity)?
A. Khi có một biến độc lập duy nhất trong mô hình.
B. Khi các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.
C. Khi hệ số xác định (R-squared) thấp.
D. Khi không có biến độc lập nào tương quan với biến phụ thuộc.
9. Phương pháp nào sau đây giúp xác định các điểm ngoại lệ (outliers) có ảnh hưởng lớn đến kết quả hồi quy?
A. Hệ số VIF.
B. Khoảng cách Cook (Cook’s distance).
C. Kiểm định Durbin-Watson.
D. Kiểm định Breusch-Pagan.
10. Trong phân tích hồi quy, khi nào thì cần sử dụng mô hình hồi quy phân vị (quantile regression)?
A. Khi muốn ước lượng ảnh hưởng của các biến độc lập lên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc.
B. Khi muốn loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Khi muốn tăng hệ số xác định (R-squared).
D. Khi muốn giảm sai số chuẩn của ước lượng.
11. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng để đánh giá vấn đề gì trong phân tích hồi quy?
A. Phương sai của sai số.
B. Tính dị phương sai (heteroscedasticity).
C. Đa cộng tuyến (multicollinearity).
D. Tự tương quan (autocorrelation).
12. Trong phân tích hồi quy với dữ liệu bảng (panel data), phương pháp fixed effects (tác động cố định) được sử dụng để kiểm soát điều gì?
A. Các biến số không quan sát được không đổi theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đơn vị.
B. Các biến số quan sát được thay đổi theo thời gian và khác nhau giữa các đơn vị.
C. Các biến số không quan sát được thay đổi theo thời gian nhưng giống nhau giữa các đơn vị.
D. Các biến số ngẫu nhiên.
13. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện hiện tượng gì trong phân tích hồi quy?
A. Đa cộng tuyến.
B. Tính dị phương sai.
C. Tự tương quan.
D. Sai số không có phân phối chuẩn.
14. Trong phân tích hồi quy, khi nào thì nên sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares – GLS)?
A. Khi các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM) bị vi phạm.
B. Khi muốn loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Khi muốn tăng hệ số xác định (R-squared).
D. Khi muốn giảm sai số chuẩn của ước lượng.
15. Mục đích của việc chuẩn hóa (standardizing) các biến độc lập trong phân tích hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để dễ dàng so sánh tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập.
C. Để tăng hệ số xác định (R-squared).
D. Để đảm bảo sai số có phân phối chuẩn.
16. Trong phân tích hồi quy, khi phát hiện có hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong sai số, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục?
A. Sử dụng các biến giả.
B. Biến đổi dữ liệu (ví dụ: lấy sai phân).
C. Loại bỏ các biến độc lập.
D. Sử dụng hồi quy Ridge.
17. Trong phân tích hồi quy, khi bạn nghi ngờ rằng mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc không phải là tuyến tính, bạn có thể làm gì?
A. Chỉ sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản.
B. Biến đổi các biến (ví dụ: lấy logarit) hoặc sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến.
C. Loại bỏ các điểm ngoại lệ (outliers).
D. Sử dụng các biến giả.
18. Trong phân tích hồi quy, phương pháp nào sau đây được sử dụng để lựa chọn một tập hợp con các biến độc lập quan trọng nhất?
A. Hồi quy Ridge.
B. Hồi quy Lasso.
C. Hồi quy OLS (Ordinary Least Squares).
D. Kiểm định Durbin-Watson.
19. Giả sử bạn muốn dự đoán doanh thu bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo. Bạn thu thập dữ liệu hàng tháng trong 3 năm. Mô hình hồi quy nào phù hợp nhất?
A. Hồi quy tuyến tính đơn giản.
B. Hồi quy đa biến.
C. Hồi quy chuỗi thời gian.
D. Hồi quy logit.
20. Khi nào thì cần sử dụng các biến giả (dummy variables) trong phân tích hồi quy?
A. Khi muốn mã hóa các biến định tính (qualitative variables).
B. Khi muốn loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Khi muốn tăng hệ số xác định (R-squared).
D. Khi muốn giảm sai số chuẩn của ước lượng.
21. Trong phân tích hồi quy, khi nào thì cần sử dụng các biến tương tác (interaction terms)?
A. Khi muốn kiểm tra xem ảnh hưởng của một biến độc lập lên biến phụ thuộc có phụ thuộc vào giá trị của một biến độc lập khác hay không.
B. Khi muốn loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Khi muốn tăng hệ số xác định (R-squared).
D. Khi muốn giảm sai số chuẩn của ước lượng.
22. Trong phân tích hồi quy với dữ liệu bảng, phương pháp random effects (tác động ngẫu nhiên) phù hợp khi nào?
A. Khi các tác động không quan sát được tương quan với các biến độc lập.
B. Khi các tác động không quan sát được không tương quan với các biến độc lập.
C. Khi muốn kiểm soát các yếu tố cố định theo thời gian.
D. Khi muốn loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
23. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của hệ số hồi quy khi thêm một biến độc lập không liên quan vào mô hình?
A. Sai số chuẩn giảm.
B. Sai số chuẩn tăng.
C. Sai số chuẩn không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của sai số chuẩn.
24. Điều gì xảy ra với mức ý nghĩa (significance level) khi bạn thực hiện nhiều kiểm định giả thuyết cùng một lúc?
A. Mức ý nghĩa không thay đổi.
B. Mức ý nghĩa giảm.
C. Mức ý nghĩa tăng.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của mức ý nghĩa.
25. Trong mô hình hồi quy logit, odds ratio (tỷ lệ chênh) được hiểu như thế nào?
A. Xác suất xảy ra sự kiện.
B. Tỷ lệ giữa xác suất xảy ra sự kiện và xác suất không xảy ra sự kiện.
C. Logarit tự nhiên của xác suất xảy ra sự kiện.
D. Hệ số hồi quy.
26. Trong phân tích hồi quy, nếu bạn nghi ngờ rằng phương sai của sai số không phải là hằng số (tính dị phương sai), bạn nên sử dụng kiểm định nào sau đây?
A. Kiểm định Durbin-Watson.
B. Kiểm định Breusch-Pagan.
C. Kiểm định t.
D. Kiểm định F.
27. Hồi quy Ridge (Ridge Regression) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì trong phân tích hồi quy?
A. Tính dị phương sai.
B. Tự tương quan.
C. Đa cộng tuyến.
D. Sai số không có phân phối chuẩn.
28. Trong một mô hình hồi quy đa biến, biến nào sau đây được sử dụng để kiểm tra sự phù hợp tổng thể của mô hình?
A. t-statistic
B. F-statistic
C. Hệ số tương quan Pearson.
D. Hệ số Durbin-Watson.
29. Trong phân tích hồi quy, khi một biến độc lập có p-value lớn hơn mức ý nghĩa (ví dụ: 0,05), điều này có nghĩa là gì?
A. Biến độc lập có ảnh hưởng lớn đến biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập không có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc.
C. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
D. Cần loại bỏ biến độc lập khỏi mô hình.
30. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy của hệ số hồi quy khi cỡ 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. Không thể xác định được sự thay đổi của khoảng tin cậy.
31. Trong phân tích phương sai (ANOVA), SST (Tổng bình phương – Sum of Squares Total) được tính như thế nào?
A. Tổng bình phương giữa các nhóm.
B. Tổng bình phương trong các nhóm.
C. Tổng bình phương của tất cả các quan sát so với trung bình chung.
D. Tổng bình phương sai số.
32. Phương pháp dự báo chuỗi thời gian nào phù hợp nhất khi dữ liệu có xu hướng tuyến tính?
A. Trung bình động (Moving Average).
B. Làm mịn hàm mũ (Exponential Smoothing).
C. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).
D. ARIMA.
33. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường mối quan hệ phi tuyến tính.
B. Mô hình hóa các biến định tính.
C. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Dự báo chuỗi thời gian.
34. Trong mô hình hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến vấn đề gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa các biến độc lập.
B. Mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
C. Sự thay đổi phương sai của sai số.
D. Sự vắng mặt của một biến quan trọng trong mô hình.
35. Giả sử bạn muốn dự báo doanh số bán hàng cho quý tới dựa trên dữ liệu doanh số bán hàng trong 10 năm qua. Phương pháp nào sau đây là phù hợp nhất?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Hồi quy đa biến (Multiple Regression).
C. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis).
D. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-Square Test).
36. Một trong những biện pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến là gì?
A. Thêm biến độc lập vào mô hình.
B. Loại bỏ một hoặc nhiều biến độc lập có liên quan cao.
C. Sử dụng biến phụ thuộc khác.
D. Tăng kích thước mẫu.
37. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết một phía (one-tailed test) và nhận được giá trị p là 0.06. Với mức ý nghĩa alpha = 0.05, bạn đưa ra kết luận gì?
A. Bác bỏ giả thuyết không.
B. Không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không.
C. Chấp nhận giả thuyết không.
D. Kết luận không thể xác định.
38. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F được sử dụng để kiểm định điều gì?
A. Sự bằng nhau của các phương sai.
B. Sự bằng nhau của các trung bình.
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.
D. Sự độc lập của các biến.
39. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan bội (multiple correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và tập hợp các biến độc lập.
B. Mức độ biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi một biến độc lập duy nhất.
C. Mức độ biến động của các biến độc lập.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
40. Điều gì xảy ra với thống kê kiểm định (test statistic) khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
A. Thống kê kiểm định giảm.
B. Thống kê kiểm định không đổi.
C. Thống kê kiểm định tăng.
D. Thống kê kiểm định dao động ngẫu nhiên.
41. Thành phần nào của chuỗi thời gian thể hiện sự biến động theo mùa lặp đi lặp lại trong một khoảng thời gian cố định (ví dụ: hàng quý, hàng tháng)?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính thời vụ (Seasonality).
C. Chu kỳ (Cycle).
D. Tính ngẫu nhiên (Irregularity).
42. Giả sử bạn muốn so sánh hiệu quả của ba phương pháp quảng cáo khác nhau đối với doanh số bán hàng. Phương pháp nào sau đây là phù hợp nhất?
A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-Square Test).
D. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis).
43. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy và nhận được giá trị p là 0.03. Với mức ý nghĩa alpha = 0.05, bạn đưa ra kết luận gì?
A. Không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không.
B. Bác bỏ giả thuyết không.
C. Chấp nhận giả thuyết không.
D. Kết luận không thể xác định.
44. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều 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. Sai số chuẩn của ước lượng.
D. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
45. 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 hồi quy trở nên không chệch.
B. Các ước lượng hệ số hồi quy trở nên chệch.
C. Các kiểm định giả thuyết trở nên không đáng tin cậy.
D. Không có ảnh hưởng gì đến mô hình hồi quy.
46. Trong dự báo chuỗi thời gian, sai số bình phương trung bình (Mean Squared Error – MSE) được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường xu hướng của chuỗi thời gian.
B. Đo lường tính thời vụ của chuỗi thời gian.
C. Đo lường độ chính xác của mô hình dự báo.
D. Loại bỏ các biến động ngẫu nhiên.
47. Trong kiểm định Chi-bình phương về tính độc lập, chúng ta đang kiểm tra điều gì?
A. Sự bằng nhau của các trung bình.
B. Mối quan hệ giữa hai biến định tính.
C. Sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết.
D. Phương sai của một quần thể.
48. Giả định nào sau đây là cần thiết cho phân tích phương sai (ANOVA)?
A. Dữ liệu không cần tuân theo phân phối chuẩn.
B. Các phương sai của các nhóm phải bằng nhau (tính đồng nhất phương sai).
C. Các nhóm phải có kích thước khác nhau.
D. Các quan sát phải phụ thuộc lẫn nhau.
49. Phương pháp nào thường được sử dụng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến?
A. Biểu đồ phân tán.
B. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF).
C. Kiểm định t.
D. Kiểm định F.
50. Giả thuyết không trong kiểm định Chi-bình phương về tính độc lập là gì?
A. Hai biến có liên quan đến nhau.
B. Hai biến không liên quan đến nhau (độc lập).
C. Các trung bình của hai quần thể bằng nhau.
D. Phương sai của hai quần thể bằng nhau.
51. Trong mô hình hồi quy, sai số chuẩn của ước lượng (standard error of the estimate) đo lường điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
B. Mức độ biến động của các biến độc lập.
C. Độ lệch chuẩn của các sai số.
D. Tỷ lệ phương sai được giải thích bởi mô hình.
52. Bậc tự do trong kiểm định Chi-bình phương về tính độc lập được tính như thế nào?
A. (Số hàng – 1) + (Số cột – 1).
B. (Số hàng – 1) * (Số cột – 1).
C. Tổng số quan sát – 1.
D. Số hàng * Số cột.
53. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để làm mịn chuỗi thời gian và loại bỏ các biến động ngẫu nhiên?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Trung bình động (Moving Average).
C. Phân tích phương sai.
D. Kiểm định giả thuyết.
54. Giả sử bạn muốn kiểm tra xem có mối liên hệ giữa giới tính và sự ưa thích một nhãn hiệu sản phẩm cụ thể nào đó hay không. Phương pháp nào sau đây là phù hợp nhất?
A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định Chi-bình phương về tính độc lập (Chi-Square Test of Independence).
D. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis).
55. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương pháp làm mịn hàm mũ (exponential smoothing) phù hợp nhất khi nào?
A. Khi dữ liệu có xu hướng tuyến tính mạnh.
B. Khi dữ liệu không có xu hướng hoặc tính thời vụ.
C. Khi dữ liệu có tính thời vụ phức tạp.
D. Khi dữ liệu có chu kỳ dài hạn.
56. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy 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 đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Khoảng tin cậy dao động ngẫu nhiên.
57. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào sau đây biểu thị sự biến động ngắn hạn và không đều đặn?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính thời vụ (Seasonality).
C. Chu kỳ (Cycle).
D. Tính ngẫu nhiên (Irregularity).
58. Nếu hệ số VIF của một biến độc lập lớn hơn 10, điều này cho thấy điều gì?
A. Không có đa cộng tuyến.
B. Đa cộng tuyến nghiêm trọng.
C. Mô hình hồi quy phù hợp.
D. Biến độc lập không quan trọng.
59. Kiểm định nào được sử dụng để kiểm tra tính đồng nhất phương sai trong ANOVA?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Bartlett hoặc Levene.
D. Kiểm định Chi-bình phương.
60. Trong kiểm định Chi-bình phương về tính phù hợp (goodness-of-fit), chúng ta đang kiểm tra điều gì?
A. Sự độc lập giữa hai biến.
B. Sự bằng nhau của các trung bình.
C. Sự phù hợp của dữ liệu mẫu với một phân phối lý thuyết.
D. Phương sai của một quần thể.
61. Hồi quy Ridge và Lasso được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan.
C. Đa cộng tuyến.
D. Giá trị ngoại lệ.
62. Trong phân tích hồi quy, giá trị P (p-value) được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến.
B. Ước lượng giá trị của hệ số hồi quy.
C. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy.
D. Đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
63. Giả định nào sau đây KHÔNG phải là một trong những giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Classical Linear Regression Model – CLRM)?
A. Các sai số có phương sai không đổi (homoscedasticity).
B. Các sai số có phân phối chuẩn.
C. Không có tự tương quan giữa các sai số.
D. Các biến độc lập không tương quan với nhau.
64. Mô hình nào phù hợp khi biến phụ thuộc là số lượng sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định (ví dụ: số lượng khách hàng đến cửa hàng mỗi giờ)?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Hồi quy logit.
C. Hồi quy Poisson.
D. Hồi quy phân vị.
65. Nếu bạn nghi ngờ có hiện tượng tự tương quan bậc nhất, bạn có thể sử dụng phương pháp nào để khắc phục?
A. Biến đổi Cochrane-Orcutt.
B. Kiểm định White.
C. Hồi quy Ridge.
D. Hồi quy Lasso.
66. Mục đích của việc chuẩn hóa (standardizing) các biến trong hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để làm cho các hệ số hồi quy dễ so sánh hơn.
C. Để đảm bảo tính chuẩn của sai số.
D. Để tăng giá trị R-squared.
67. Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản, biến nào được sử dụng để dự đoán giá trị của biến khác?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến kiểm soát.
C. Biến độc lập.
D. Biến trung gian.
68. Nếu hệ số R-squared bằng 1, điều này có nghĩa là gì?
A. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
B. Tất cả các biến độc lập đều không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
C. Mô hình hồi quy giải thích hoàn toàn sự biến thiên của biến phụ thuộc.
D. Có hiện tượng đa cộng tuyến.
69. Trong hồi quy đa biến, hệ số hồi quy riêng phần (partial regression coefficient) thể hiện điều gì?
A. Mức độ ảnh hưởng của tất cả các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Mức độ ảnh hưởng của một biến độc lập lên biến phụ thuộc, khi các biến độc lập khác được giữ không đổi.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
70. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan r bằng 0,9 cho thấy điều gì?
A. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.
B. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ và nghịch biến giữa các biến.
C. Mối quan hệ nhân quả mạnh mẽ giữa các biến.
D. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ và đồng biến giữa các biến.
71. Đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Có mối tương quan cao giữa các sai số.
B. Có mối tương quan cao giữa các biến độc lập.
C. Phương sai của sai số thay đổi.
D. Giá trị trung bình của sai số khác 0.
72. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan giữa các sai số.
D. Tính chuẩn của sai số.
73. Khi một biến độc lập có giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa (ví dụ: 0.05), bạn nên làm gì?
A. Giữ lại biến đó trong mô hình.
B. Loại bỏ biến đó khỏi mô hình.
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Thay đổi mức ý nghĩa.
74. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy khi mức ý nghĩa (alpha) giảm xuống?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Khoảng tin cậy dao động ngẫu nhiên.
75. Khi nào thì nên sử dụng mô hình hồi quy logit thay vì hồi quy tuyến tính thông thường?
A. Khi biến phụ thuộc là biến định lượng liên tục.
B. Khi biến độc lập là biến định tính.
C. Khi biến phụ thuộc là biến định tính (ví dụ: biến nhị phân).
D. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
76. Trong phân tích hồi quy, phương pháp nào sau đây được sử dụng để lựa chọn mô hình tốt nhất từ một tập hợp các biến độc lập?
A. Hồi quy bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
B. Hồi quy mạnh (robust regression).
C. Tiêu chuẩn thông tin Akaike (Akaike Information Criterion – AIC).
D. Kiểm định Durbin-Watson.
77. Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu tác động của các giá trị ngoại lệ (outliers) trong phân tích hồi quy?
A. Sử dụng hồi quy bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
B. Sử dụng hồi quy mạnh (robust regression).
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Loại bỏ tất cả các giá trị ngoại lệ.
78. Khi thêm một biến độc lập vào mô hình hồi quy, điều gì sẽ xảy ra với R-squared?
A. R-squared luôn giảm.
B. R-squared luôn tăng.
C. R-squared có thể tăng hoặc giảm.
D. R-squared không thay đổi.
79. Khi nào thì nên sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát (Generalized Linear Model – GLM)?
A. Khi các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển bị vi phạm.
B. Khi biến phụ thuộc có phân phối chuẩn.
C. Khi không có giá trị ngoại lệ.
D. Khi bạn muốn đơn giản hóa mô hình.
80. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định F (F-test).
C. Kiểm định Durbin-Watson.
D. Kiểm định White.
81. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của các hệ số hồi quy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Sai số chuẩn tăng lên.
B. Sai số chuẩn không thay đổi.
C. Sai số chuẩn giảm xuống.
D. Sai số chuẩn dao động ngẫu nhiên.
82. Trong mô hình hồi quy với dữ liệu bảng (panel data), hiệu ứng cố định (fixed effects) được sử dụng để kiểm soát điều gì?
A. Các đặc điểm không quan sát được, không đổi theo thời gian của các đơn vị (ví dụ: quốc gia, công ty).
B. Các đặc điểm quan sát được, thay đổi theo thời gian của các đơn vị.
C. Các đặc điểm không quan sát được, thay đổi theo thời gian của các đơn vị.
D. Các đặc điểm quan sát được, không đổi theo thời gian của các đơn vị.
83. Khi nào nên sử dụng mô hình hồi quy phân vị (quantile regression)?
A. Khi bạn quan tâm đến tác động của các biến độc lập lên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc.
B. Khi bạn chỉ quan tâm đến tác động trung bình của các biến độc lập.
C. Khi bạn có phương sai sai số không đổi.
D. Khi bạn không có giá trị ngoại lệ.
84. Hệ số xác định (R-squared) cho biết điều gì?
A. Mức độ biến động của biến độc lập.
B. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Mối quan hệ nhân quả giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.
85. Biến tương tác (interaction variable) được tạo ra bằng cách nào?
A. Cộng hai biến độc lập.
B. Trừ hai biến độc lập.
C. Nhân hai biến độc lập.
D. Chia hai biến độc lập.
86. Mục đích của việc sử dụng biến trễ (lagged variable) trong mô hình hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để xem xét tác động của các biến trong quá khứ lên biến hiện tại.
C. Để dự đoán giá trị tương lai của biến phụ thuộc.
D. Để đơn giản hóa mô hình.
87. Sai số chuẩn của ước lượng (standard error of estimate) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của biến độc lập.
B. Độ lệch chuẩn của các giá trị thực tế so với đường hồi quy.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
D. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
88. Ý nghĩa của hệ số chặn (intercept) trong phương trình hồi quy tuyến tính là gì?
A. Giá trị trung bình của biến độc lập khi biến phụ thuộc bằng 0.
B. Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.
C. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
D. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
89. Điều gì KHÔNG phải là một vấn đề thường gặp trong phân tích hồi quy?
A. Tự tương quan.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính đồng nhất của dữ liệu.
90. Trong mô hình hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để biểu diễn điều gì?
A. Biến định lượng liên tục.
B. Biến định tính.
C. Biến trễ.
D. Biến tương tác.
91. R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) khác với R-squared ở điểm nào?
A. R-squared điều chỉnh phạt việc thêm các biến không cần thiết vào mô hình.
B. R-squared điều chỉnh không thể âm.
C. R-squared điều chỉnh luôn lớn hơn R-squared.
D. R-squared điều chỉnh dễ tính toán hơn R-squared.
92. Trong kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy, giả thuyết không (null hypothesis) thường là gì?
A. Hệ số hồi quy bằng 0.
B. Hệ số hồi quy lớn hơn 0.
C. Hệ số hồi quy nhỏ hơn 0.
D. Hệ số hồi quy khác 0.
93. Khi nào thì nên sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến tính?
A. Khi mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc không tuyến tính.
B. Khi có phương sai sai số thay đổi.
C. Khi có tự tương quan.
D. Khi có đa cộng tuyến.
94. Tương tác giữa các biến (interaction term) trong mô hình hồi quy được sử dụng để làm gì?
A. Cho phép tác động của một biến độc lập lên biến phụ thuộc thay đổi tùy thuộc vào giá trị của một biến độc lập khác.
B. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.
C. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Đại diện cho các biến định tính.
95. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu, thể hiện tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
B. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
C. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
96. Trong mô hình hồi quy, sai số (error term) đại diện cho điều gì?
A. Các yếu tố không được giải thích bởi mô hình.
B. Các biến độc lập.
C. Các biến phụ thuộc.
D. Các hệ số hồi quy.
97. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi các biến độc lập trong mô hình hồi quy có mối tương quan cao với nhau.
B. Khi phương sai của sai số không đồng nhất.
C. Khi sai số có phân phối chuẩn.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
98. Trong mô hình hồi quy bội (multiple regression), hệ số hồi quy riêng phần (partial regression coefficient) thể hiện điều gì?
A. Sự thay đổi trong biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi một đơn vị, giữ các biến độc lập khác không đổi.
B. Sự thay đổi trong biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập thay đổi một đơn vị.
C. Mức độ quan trọng của biến độc lập trong mô hình.
D. Mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
99. Kiểm định nào sau đây thường được sử dụng để phát hiện phương sai sai số thay đổi?
A. Kiểm định White.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định Chi bình phương.
100. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi có nghĩa là gì?
A. Các đặc tính thống kê của chuỗi (ví dụ: trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian.
B. Chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.
C. Chuỗi có tính mùa vụ.
D. Chuỗi không có giá trị âm.
101. Nếu phát hiện tự tương quan, phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để khắc phục?
A. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
B. Loại bỏ các biến độc lập.
C. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
D. Bỏ qua vấn đề này.
102. Để tránh ‘dummy variable trap’, bạn nên làm gì khi sử dụng biến giả?
A. Bỏ một biến giả.
B. Thêm một biến giả.
C. Không sử dụng biến giả.
D. Thay đổi giá trị của các biến giả.
103. Tự tương quan (autocorrelation) xảy ra khi nào?
A. Khi các sai số trong mô hình hồi quy có tương quan với nhau.
B. Khi các biến độc lập có tương quan với nhau.
C. Khi phương sai của sai số không đồng nhất.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
104. Nếu phát hiện phương sai sai số thay đổi, phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để khắc phục?
A. Sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors).
B. Loại bỏ các biến độc lập.
C. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
D. Bỏ qua vấn đề này.
105. Mục đích của việc sử dụng mô hình hồi quy là gì?
A. Để ước lượng mối quan hệ giữa một hoặc nhiều biến độc lập và một biến phụ thuộc.
B. Để mô tả dữ liệu.
C. Để trực quan hóa dữ liệu.
D. Để tóm tắt dữ liệu.
106. Nếu bạn đưa vào mô hình hồi quy ‘m’ biến giả để đại diện cho một biến định tính có ‘m’ nhóm, điều gì sẽ xảy ra?
A. Xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo (dummy variable trap).
B. Mô hình sẽ ước lượng chính xác hơn.
C. Phương sai sai số sẽ giảm.
D. Không có vấn đề gì xảy ra.
107. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến?
A. Loại bỏ một hoặc một vài biến độc lập có tương quan cao.
B. Sử dụng phép biến đổi logarit cho biến phụ thuộc.
C. Kiểm định White.
D. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
108. Trong mô hình logit, odds ratio thể hiện điều gì?
A. Tỷ lệ giữa xác suất thành công và xác suất thất bại.
B. Xác suất thành công.
C. Xác suất thất bại.
D. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
109. Giả định nào sau đây không phải là một trong những giả định cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (classical linear regression model – CLRM)?
A. Các biến độc lập có phân phối chuẩn.
B. Mối quan hệ giữa các biến là tuyến tính.
C. Sai số có giá trị trung bình bằng 0.
D. Phương sai của sai số là hằng số (homoscedasticity).
110. Trong mô hình hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Đại diện cho các biến định tính (qualitative variables).
B. Đại diện cho các biến định lượng (quantitative variables).
C. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.
111. Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của mô hình hồi quy?
A. Phân tích phần dư (residual analysis).
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định Chi bình phương.
D. Kiểm định Durbin-Watson.
112. Mô hình hồi quy phân vị (Quantile Regression) được sử dụng khi nào?
A. Khi muốn ước lượng tác động của các biến độc lập lên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc.
B. Khi muốn khắc phục phương sai sai số thay đổi.
C. Khi muốn khắc phục tự tương quan.
D. Khi muốn khắc phục đa cộng tuyến.
113. Điều gì xảy ra nếu bạn bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?
A. Ước lượng các hệ số hồi quy của các biến còn lại có thể bị chệch.
B. Phương sai của sai số sẽ giảm.
C. Hệ số xác định (R-squared) sẽ tăng.
D. Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ giảm.
114. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản. Nếu hệ số góc (slope) là 2, điều này có ý nghĩa gì?
A. Khi biến độc lập tăng 1 đơn vị, biến phụ thuộc tăng 2 đơn vị.
B. Khi biến độc lập tăng 2 đơn vị, biến phụ thuộc tăng 1 đơn vị.
C. Biến phụ thuộc và biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính.
D. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc là 2.
115. Điều gì xảy ra nếu bạn thêm một biến không liên quan vào mô hình hồi quy?
A. R-squared có thể tăng, nhưng R-squared điều chỉnh (adjusted R-squared) có thể giảm.
B. R-squared sẽ giảm.
C. R-squared và R-squared điều chỉnh sẽ tăng.
D. R-squared và R-squared điều chỉnh sẽ giảm.
116. Kiểm định Dickey-Fuller được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
C. Kiểm tra tự tương quan.
D. Kiểm tra đa cộng tuyến.
117. Khi nào thì nên sử dụng mô hình logit hoặc probit?
A. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary variable).
B. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
C. Khi có phương sai sai số thay đổi.
D. Khi có tự tương quan.
118. Trong phân tích hồi quy, giá trị p (p-value) được sử dụng để làm gì?
A. Đánh giá mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
B. Đo lường mức độ phù hợp của mô hình.
C. Phát hiện phương sai sai số thay đổi.
D. Phát hiện đa cộng tuyến.
119. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) là gì?
A. Phương sai của sai số không đồng nhất trên các quan sát.
B. Sai số có phân phối chuẩn.
C. Các biến độc lập có tương quan với nhau.
D. Mô hình hồi quy không tuyến tính.
120. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để làm gì?
A. Phát hiện tự tương quan.
B. Phát hiện phương sai sai số thay đổi.
C. Phát hiện đa cộng tuyến.
D. Kiểm định tính tuyến tính.
121. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các sai số (residuals) không tuân theo phân phối chuẩn?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ bị sai lệch.
B. Các kiểm định giả thuyết sẽ không còn đáng tin cậy.
C. Mô hình hồi quy không còn phù hợp.
D. Không có vấn đề gì, phân tích vẫn có thể tiếp tục.
122. Khi nào thì nên sử dụng hồi quy phi tuyến tính thay vì hồi quy tuyến tính?
A. Khi mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là tuyến tính.
B. Khi mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là phi tuyến tính.
C. Khi có nhiều biến độc lập.
D. Khi có ít biến độc lập.
123. Khi nào thì nên sử dụng phương pháp stepwise regression?
A. Khi bạn đã biết chính xác các biến độc lập nào nên đưa vào mô hình.
B. Khi bạn muốn tự động chọn các biến độc lập quan trọng nhất từ một tập hợp lớn các biến.
C. Khi bạn muốn kiểm tra tính đa cộng tuyến.
D. Khi bạn muốn dự đoán giá trị của biến phụ thuộc một cách chính xác nhất.
124. Trong phân tích hồi quy, điều gì có nghĩa là một biến độc lập có ‘ý nghĩa thống kê’?
A. Biến độc lập có tác động rất lớn đến biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập có mối quan hệ nhân quả với biến phụ thuộc.
C. Có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết rằng hệ số hồi quy của biến độc lập bằng 0.
D. Biến độc lập có giá trị rất lớn.
125. Một nhà phân tích kinh tế sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán doanh thu bán lẻ dựa trên GDP và lãi suất. Điều này thuộc loại ứng dụng nào của hồi quy?
A. Kiểm soát.
B. Dự báo.
C. Mô tả.
D. Giải thích.
126. Điều gì sẽ xảy ra với khoảng tin cậy của hệ số hồi quy nếu kích thước mẫu tăng lên?
A. Khoảng tin cậy sẽ rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy sẽ hẹp hơn.
C. Khoảng tin cậy sẽ không thay đổi.
D. Không thể xác định được.
127. Nếu hệ số tương quan giữa hai biến là -1, điều này có nghĩa là gì?
A. Không có mối quan hệ giữa hai biến.
B. Có một mối quan hệ tuyến tính dương hoàn hảo giữa hai biến.
C. Có một mối quan hệ tuyến tính âm hoàn hảo giữa hai biến.
D. Có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
128. Trong một nghiên cứu về ảnh hưởng của chi tiêu quảng cáo đến doanh số, biến nào là biến phụ thuộc?
A. Chi tiêu quảng cáo.
B. Doanh số.
C. Lợi nhuận.
D. Thị phần.
129. Khi nào thì nên sử dụng hồi quy logistic thay vì hồi quy tuyến tính?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến định tính (categorical variable) với hai giá trị.
C. Khi biến phụ thuộc là biến định tính (categorical variable) với nhiều hơn hai giá trị.
D. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
130. Giả sử bạn muốn dự đoán doanh số bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo. Bạn nên sử dụng kỹ thuật thống kê nào?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Phân tích tương quan.
C. Phân tích hồi quy.
D. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
131. Sai số chuẩn của ước lượng (standard error of the estimate) đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của các giá trị biến độc lập.
B. Độ lệch chuẩn của các giá trị biến phụ thuộc.
C. Độ lệch chuẩn của các sai số (residuals) trong mô hình hồi quy.
D. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy.
132. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Có một mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.
C. Sai số chuẩn của ước lượng quá lớn.
D. Hệ số xác định (R-squared) quá thấp.
133. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ bị sai lệch.
B. Các kiểm định giả thuyết sẽ không còn đáng tin cậy.
C. Mô hình hồi quy không còn phù hợp.
D. Không có vấn đề gì, phân tích vẫn có thể tiếp tục.
134. Mục đích của việc kiểm tra tính đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy là gì?
A. Để đảm bảo rằng các biến độc lập có mối quan hệ nhân quả với biến phụ thuộc.
B. Để đảm bảo rằng các biến độc lập không có mối tương quan cao với nhau.
C. Để đảm bảo rằng sai số chuẩn của ước lượng là nhỏ.
D. Để đảm bảo rằng hệ số xác định (R-squared) là lớn.
135. Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản đại diện cho điều gì?
A. Giá trị của biến độc lập khi biến phụ thuộc bằng 0.
B. Giá trị của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
C. Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng một đơn vị.
D. Độ mạnh của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
136. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định z (z-test).
C. Kiểm định F (F-test).
D. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
137. Trong phân tích hồi quy, kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy (beta) nhằm mục đích gì?
A. Kiểm tra xem hệ số hồi quy có bằng 0 hay không.
B. Kiểm tra xem hệ số hồi quy có lớn hơn 0 hay không.
C. Kiểm tra xem hệ số hồi quy có nhỏ hơn 0 hay không.
D. Tất cả các đáp án trên.
138. Bạn sử dụng phần mềm thống kê để xây dựng mô hình hồi quy và nhận được giá trị p (p-value) cho một hệ số hồi quy là 0.03. Điều này có nghĩa là gì?
A. Hệ số hồi quy chắc chắn bằng 0.
B. Có 3% khả năng hệ số hồi quy bằng 0.
C. Có 3% khả năng kết quả quan sát được là do ngẫu nhiên nếu hệ số hồi quy thực sự bằng 0.
D. Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%.
139. Trong phân tích hồi quy, phương pháp bình phương tối thiểu (ordinary least squares – OLS) được sử dụng để làm gì?
A. Để tìm đường thẳng phù hợp nhất với dữ liệu bằng cách giảm thiểu tổng bình phương sai số.
B. Để tìm đường thẳng phù hợp nhất với dữ liệu bằng cách tối đa hóa tổng bình phương sai số.
C. Để tính hệ số tương quan giữa các biến.
D. Để kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy.
140. Khi nào thì cần xem xét việc sử dụng biến giả (dummy variable) trong phân tích hồi quy?
A. Khi tất cả các biến đều là định lượng.
B. Khi có một biến định tính (categorical variable).
C. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Khi muốn dự đoán giá trị của biến phụ thuộc.
141. Điều gì xảy ra nếu bạn áp dụng mô hình hồi quy cho dữ liệu mà mối quan hệ thực sự là phi tuyến tính?
A. Mô hình hồi quy sẽ cho kết quả dự đoán chính xác.
B. Mô hình hồi quy sẽ cho kết quả dự đoán không chính xác và có thể dẫn đến những kết luận sai lầm.
C. Mô hình hồi quy sẽ tự động điều chỉnh để phù hợp với dữ liệu phi tuyến tính.
D. Không có vấn đề gì, mô hình hồi quy vẫn có thể được sử dụng.
142. Trong phân tích hồi quy, một ‘outlier’ là gì?
A. Một biến độc lập có giá trị rất lớn.
B. Một biến phụ thuộc có giá trị rất nhỏ.
C. Một điểm dữ liệu có giá trị khác biệt đáng kể so với các điểm dữ liệu khác.
D. Một điểm dữ liệu có sai số (residual) bằng 0.
143. Trong phân tích hồi quy, sai số (residual) được định nghĩa là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Giá trị thực tế của biến phụ thuộc.
C. Sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
D. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
144. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng để làm gì?
A. Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
B. Để đo lường mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
C. Để đo lường mức độ quan trọng của từng biến độc lập.
D. Để đo lường sai số chuẩn của ước lượng.
145. Một nhà quản lý muốn hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa chi phí marketing và doanh thu. Họ nên sử dụng công cụ thống kê nào?
A. Phân tích SWOT.
B. Phân tích PESTEL.
C. Phân tích hồi quy.
D. Phân tích điểm hòa vốn.
146. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản với một biến độc lập. Nếu hệ số xác định (R-squared) là 0.85, điều này có nghĩa là gì?
A. 85% sự thay đổi của biến độc lập được giải thích bởi biến phụ thuộc.
B. Mô hình giải thích 85% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
C. Mô hình giải thích 15% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
D. Có một mối quan hệ nhân quả mạnh mẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
147. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
C. Độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng một đơn vị.
148. Điều gì xảy ra nếu bạn bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ không bị ảnh hưởng.
B. Các ước lượng hệ số hồi quy có thể bị sai lệch.
C. Hệ số xác định (R-squared) sẽ tăng.
D. Sai số chuẩn của ước lượng sẽ giảm.
149. Điều gì xảy ra nếu bạn thêm một biến độc lập không liên quan vào mô hình hồi quy?
A. Hệ số xác định (R-squared) sẽ giảm.
B. Hệ số xác định (R-squared) sẽ không thay đổi.
C. Hệ số xác định (R-squared) sẽ tăng hoặc không đổi.
D. Sai số chuẩn của ước lượng sẽ giảm.
150. Một mô hình hồi quy có thể được sử dụng để làm gì?
A. Để xác định mối quan hệ nhân quả chắc chắn giữa các biến.
B. Để dự đoán giá trị của một biến dựa trên giá trị của các biến khác.
C. Để loại bỏ tất cả các sai số trong dữ liệu.
D. Để chứng minh rằng một lý thuyết kinh tế là đúng.
