Asymptotic distribution theory is:

not practically relevant, because we never have an infinite number of observations

only of theoretical interest

of interest because it tells you what the distribution approximately looks like in small samples

the distribution of statistics when the sample size is very large

Trả lời:

Đáp án đúng: D

Lý thuyết phân phối tiệm cận (Asymptotic distribution theory) nghiên cứu về phân phối của các thống kê (statistics) khi kích thước mẫu (sample size) tiến đến vô cùng (rất lớn). * **Phương án 1 không đúng** vì lý thuyết này rất quan trọng trong thực tế. Mặc dù chúng ta không bao giờ có mẫu vô hạn, nhưng nó cung cấp một sự xấp xỉ tốt cho phân phối của các thống kê khi kích thước mẫu đủ lớn. * **Phương án 2 không đúng** vì lý thuyết này có ứng dụng thực tế, giúp ước lượng và kiểm định giả thuyết. * **Phương án 3 không đúng** vì lý thuyết phân phối tiệm cận mô tả phân phối khi kích thước mẫu lớn, không phải nhỏ. * **Phương án 4 đúng** vì nó định nghĩa chính xác lý thuyết phân phối tiệm cận: phân phối của các thống kê khi kích thước mẫu rất lớn.

Trọn bộ 140+ câu hỏi trắc nghiệm Kinh tế lượng kèm đáp án - Phần 1

Tuyển chọn hơn 100+ câu trắc nghiệm Kinh tế lượng trọng tâm - có đáp án dành cho các bạn sinh viên Đại học - Cao đăng ôn thi để đạt kết quả cao trong kì thi sắp diễn ra.

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 50:

Under the five extended least squares assumptions, the homoskedasticity-only tdistribution in this chapter:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Trong hồi quy tuyến tính với năm giả định bình phương tối thiểu mở rộng (extended least squares assumptions), thống kê t (t-statistic) tuân theo phân phối Student t. Số bậc tự do (degrees of freedom) của phân phối Student t này là n - k - 1, trong đó n là số lượng quan sát và k là số lượng biến độc lập trong mô hình (không bao gồm hằng số). Trong bối cảnh của chương này, thường k=1 (một biến độc lập) nên bậc tự do là n-2. Tuy nhiên, câu hỏi này đề cập đến "homoskedasticity-only t distribution", điều này ngụ ý rằng chúng ta đang xem xét phân phối t chỉ khi có phương sai sai số không đổi (homoskedasticity). Trong trường hợp này, ước lượng phương sai sai số là không chệch khi phương sai sai số không đổi, và số bậc tự do vẫn là n-k-1, với k là số lượng biến độc lập. Vì vậy, phương án đúng nhất là phân phối Student t với n-2 bậc tự do nếu chỉ có một biến độc lập, hoặc n - k - 1 nếu có k biến độc lập. Nếu câu hỏi không cung cấp thông tin về số lượng biến độc lập, ta giả sử đơn giản nhất là k = 1.

Câu 1:

Sai số là:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Sai số (error) trong thống kê và mô hình hóa là độ lệch giữa giá trị thực tế quan sát được và giá trị ước tính hoặc dự đoán được từ mô hình. Do đó, đáp án đúng là độ chênh lệch giữa giá trị thực tế và giá trị ước lượng.

Câu 2:

Đại lượng Y trong phân tích hồi quy:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Trong phân tích hồi quy, đại lượng Y (biến phụ thuộc) là đại lượng ngẫu nhiên vì giá trị của nó phụ thuộc vào các biến độc lập (X) và một thành phần ngẫu nhiên (sai số). Các giá trị của Y không được xác định trước một cách chính xác, mà thay đổi một cách ngẫu nhiên xung quanh một giá trị trung bình nào đó tùy thuộc vào các biến X và sai số.

Câu 3:

Hệ số TSS:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

TSS (Total Sum of Squares) là tổng bình phương biến thiên, đo lường tổng sự biến động của dữ liệu. Nó được tính bằng tổng bình phương của tất cả các giá trị chênh lệch giữa giá trị Yi và giá trị trung bình của chúng. Do đó, cả hai phát biểu a và b đều đúng.

Câu 4:

Hệ số RSS là:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Hệ số RSS (Residual Sum of Squares) là tổng bình phương phần biến thiên không giải thích được bằng hàm hồi quy của Y, hay còn gọi là tổng bình phương phần dư. Nó thể hiện mức độ sai lệch giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của mô hình hồi quy. Vì vậy, đáp án a đúng. Đáp án b mô tả ESS (Explained Sum of Squares), là phần biến thiên được giải thích bởi mô hình.

Câu 5:

Sai số ngẫu nhiêu là:

Lời giải: