Trong SPSS Error là:

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy

Độ lệch chuẩn của các hệ số

Khoảng cách của các hệ số hồi quy

Tất cả đều sai

Trả lời:

Đáp án đúng: B

Trong SPSS, "Error" thường liên quan đến sai số chuẩn (Standard Error) của các hệ số hồi quy. Sai số chuẩn đo lường độ lệch chuẩn của ước lượng hệ số, cho biết mức độ biến động của hệ số ước lượng nếu chúng ta lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần. Vì vậy, đáp án chính xác nhất là "Độ lệch chuẩn của các hệ số".

Trọn bộ 140+ câu hỏi trắc nghiệm Kinh tế lượng kèm đáp án - Phần 2

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 20:

Cho hàm hồi quy 3 biến: Y, X2, X3. Giả thiết nào đúng với ước lượng bình phương tối thiểu trong các giả thiết sau:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Ước lượng bình phương tối thiểu (OLS) có một số giả thiết quan trọng để đảm bảo các ước lượng là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Trong các lựa chọn được đưa ra:

* Đáp án 1: Ui có phân phối chuẩn N(0,σ²). Đây là một trong những giả thiết quan trọng. Sai số ngẫu nhiên (Ui) phải có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi (σ²). Giả thiết này đảm bảo các kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy được xây dựng dựa trên phân phối t và F là hợp lệ.
* Đáp án 2: X2 & X3 có quan hệ phụ thuộc tuyến tính. Nếu X2 và X3 có quan hệ phụ thuộc tuyến tính (đa cộng tuyến), ước lượng OLS vẫn có thể tính toán được nhưng phương sai của các ước lượng sẽ lớn, dẫn đến các kết luận thống kê không đáng tin cậy. Do đó, đây không phải là một giả thiết *đúng* của OLS, mà là một vấn đề có thể xảy ra.
* Đáp án 3: Sai số ngẫu nhiên Ui có quan hệ tương quan. Một trong những giả thiết quan trọng của OLS là sai số ngẫu nhiên không có tương quan (tức là E(UiUj) = 0 với i ≠ j). Nếu có tương quan, ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả.
* Đáp án 4: Hàm hồi quy tuyến tính với biến số, phi tuyến với tham số. OLS yêu cầu hàm hồi quy phải tuyến tính *với tham số*. Nó có thể phi tuyến với biến số.

Vậy đáp án đúng nhất là đáp án 1.

Câu 21:

Giá trị của biến giả là:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Biến giả (dummy variable) là một biến định tính được số hóa để đưa vào mô hình hồi quy. Nó thường chỉ nhận hai giá trị: 0 hoặc 1. Giá trị 1 thường đại diện cho sự hiện diện của một thuộc tính hoặc một nhóm cụ thể, trong khi giá trị 0 đại diện cho sự vắng mặt của thuộc tính đó.

Câu 22:

Hàm hồi quy bội có đặc điểm là:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Hàm hồi quy bội (multiple regression) là một mô hình hồi quy tuyến tính với hai hoặc nhiều biến độc lập (independent variables) để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc (dependent variable). Do đó, đặc điểm chính của hàm hồi quy bội là nó có từ hai biến độc lập trở lên. Các phương án còn lại chỉ định số lượng biến độc lập cụ thể (1, 2 hoặc 3), trong khi hồi quy bội có thể có nhiều hơn 3 biến độc lập.

Câu 23:

Học phí của sinh viên phụ thuộc vào:

- Ngành đào tạo (công nghệ, xã hội)

- Số năm đào tạo (dưới 6 năm, từ 2 năm tới 6 năm, từ 6 năm trở lên)

- Nơi đào tạo (địa phương, trung ương)

Khi phân tích hồi quy, số biến giả cần đưa ra là?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Trong phân tích hồi quy, số biến giả (dummy variables) cần tạo ra cho một biến định tính (qualitative variable) là số lượng các nhóm (categories) trừ đi 1.

Trong trường hợp này, chúng ta có 3 biến định tính:

1. Ngành đào tạo: 2 nhóm (công nghệ, xã hội) => cần 2 - 1 = 1 biến giả.
2. Số năm đào tạo: 3 nhóm (dưới 6 năm, từ 2 năm tới 6 năm, từ 6 năm trở lên) => cần 3 - 1 = 2 biến giả.
3. Nơi đào tạo: 2 nhóm (địa phương, trung ương) => cần 2 - 1 = 1 biến giả.

Vậy, tổng số biến giả cần đưa ra là 1 + 2 + 1 = 4.

Câu 24:

Which of the following statements is correct concerning the conditions required for OLS to be a usable estimation technique?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

OLS (Ordinary Least Squares - Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường) là một kỹ thuật ước lượng được sử dụng rộng rãi trong thống kê và kinh tế lượng. Một trong những điều kiện tiên quyết quan trọng để OLS có thể sử dụng được là mô hình phải tuyến tính theo các tham số. Điều này có nghĩa là các tham số (hệ số) trong mô hình phải xuất hiện theo cách tuyến tính, mặc dù các biến có thể không tuyến tính.

* Phương án 1 (The model must be linear in the parameters): Đây là điều kiện cần thiết để OLS có thể áp dụng được. Tính tuyến tính theo tham số cho phép sử dụng các phương pháp đại số tuyến tính để tìm ước lượng tốt nhất.
* Phương án 2 (The model must be linear in the variables): Mô hình không nhất thiết phải tuyến tính theo các biến. Chúng ta có thể sử dụng các biến đã được biến đổi (ví dụ: logarit, bình phương) trong mô hình OLS.
* Phương án 3 (The model must be linear in the variables and the parameters): Như đã giải thích, mô hình chỉ cần tuyến tính theo các tham số, không nhất thiết phải tuyến tính theo các biến.
* Phương án 4 (The model must be linear in the residuals): OLS không yêu cầu mô hình phải tuyến tính theo phần dư (residuals).

Câu 25:

Which of the following is NOT correct with regard to the p-value attached to a test statistic?

Lời giải: