Which of the following is the most accurate definition of the term “the OLS estimator”?

It comprises the numerical values obtained from OLS estimation

It is a formula that, when applied to the data, will yield the parameter estimates

It is equivalent to the term “the OLS estimate”

It is a collection of all of the data used to estimate a linear regression model.

Trả lời:

Đáp án đúng: B

"The OLS estimator" (ước lượng OLS) là một công thức hoặc quy tắc (algorithm) được áp dụng cho dữ liệu để tạo ra các ước tính tham số. Nói cách khác, nó là phương pháp toán học được sử dụng để tính toán các giá trị ước lượng. Vì vậy, đáp án chính xác nhất là phương án 2. * Phương án 1 sai vì nó mô tả kết quả của việc ước lượng OLS, chứ không phải bản thân công thức ước lượng. * Phương án 3 sai vì "the OLS estimator" (ước lượng OLS) và "the OLS estimate" (ước tính OLS) không hoàn toàn tương đương. Ước lượng OLS là công thức/phương pháp, còn ước tính OLS là giá trị cụ thể thu được sau khi áp dụng công thức đó. * Phương án 4 sai vì nó mô tả dữ liệu đầu vào, chứ không phải là phương pháp ước lượng.

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 21:

Two researchers have identical models, data, coefficients and standard error estimates. They test the same hypothesis using a two-sided alternative, but researcher 1 uses a 5% size of test while researcher 2 uses a 10% test. Which one of the following statements is correct?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (size of test), và sai lầm loại I.

* Mức ý nghĩa (size of test): Xác suất mắc sai lầm loại I, tức là bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng. Researcher 1 sử dụng mức ý nghĩa 5%, Researcher 2 sử dụng mức ý nghĩa 10%.
* Giá trị tới hạn (critical value): Giá trị mà thống kê kiểm định phải vượt qua để bác bỏ H0. Với mức ý nghĩa lớn hơn, giá trị tới hạn sẽ nhỏ hơn.
* Khả năng bác bỏ H0: Mức ý nghĩa lớn hơn dẫn đến khả năng bác bỏ H0 cao hơn.

Phân tích các lựa chọn:

* Lựa chọn 1: "Researcher 2 will use a larger critical value from the t-tables" - Sai. Vì Researcher 2 sử dụng mức ý nghĩa lớn hơn (10%), giá trị tới hạn sẽ nhỏ hơn so với Researcher 1 (5%).
* Lựa chọn 2: "Researcher 2 will have a higher probability of type I error" - Đúng. Mức ý nghĩa chính là xác suất mắc sai lầm loại I. Vì Researcher 2 sử dụng mức ý nghĩa 10% (lớn hơn 5% của Researcher 1), nên xác suất mắc sai lầm loại I của Researcher 2 cao hơn.
* Lựa chọn 3: "Researcher 1 will be more likely to reject the null hypothesis" - Sai. Vì Researcher 2 có mức ý nghĩa lớn hơn, Researcher 2 sẽ dễ dàng bác bỏ giả thuyết H0 hơn.
* Lựa chọn 4: "Both researchers will always reach the same conclusion" - Sai. Do mức ý nghĩa khác nhau, kết luận của hai researcher có thể khác nhau.

Vậy, đáp án đúng là Researcher 2 có khả năng mắc sai lầm loại I cao hơn.

Câu 22:

What is the relationship, if any, between the normal and t-distributions?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Phân phối t (t-distribution) và phân phối chuẩn (normal distribution) có mối quan hệ mật thiết. Khi bậc tự do (degrees of freedom) của phân phối t tăng lên, phân phối t tiến gần đến phân phối chuẩn. Về mặt lý thuyết, khi bậc tự do của phân phối t tiến đến vô cùng, phân phối t trở thành phân phối chuẩn. Các lựa chọn khác đều không chính xác.

Câu 23:

Which of the following is the correct value for?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Câu hỏi không cung cấp bất kỳ biểu thức toán học hoặc ngữ cảnh nào liên quan đến biến . Do đó, không thể xác định giá trị của từ thông tin được cung cấp.

Câu 24:

What is the relationship, if any, between t-distributed and F-distributed random variables?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Câu 25:

Which of the following would NOT be a potential remedy for the problem of multicollinearity between regressors?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Đa cộng tuyến (Multicollinearity) xảy ra khi có mối tương quan cao giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy. Điều này gây khó khăn trong việc ước lượng chính xác tác động riêng lẻ của từng biến. Các biện pháp khắc phục bao gồm:

* Loại bỏ một biến: Loại bỏ một trong các biến có tương quan cao có thể giảm đa cộng tuyến.
* Chuyển đổi thành tỷ lệ: Kết hợp hai biến thành tỷ lệ có thể loại bỏ sự phụ thuộc tuyến tính giữa chúng.
* Chuyển đổi dữ liệu: Logarit hóa đôi khi có thể giúp giảm tác động của đa cộng tuyến bằng cách giảm sự biến động và làm tuyến tính hóa mối quan hệ giữa các biến.

* Thu thập dữ liệu tần suất cao hơn: Việc thu thập dữ liệu với tần suất cao hơn *không* giải quyết được vấn đề đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến là một vấn đề về mối quan hệ giữa các biến, không phải về kích thước mẫu. Tăng tần suất thu thập dữ liệu có thể làm tăng kích thước mẫu, nhưng không thay đổi bản chất mối quan hệ giữa các biến, do đó không làm giảm đa cộng tuyến.

Vì vậy, phương án Thu thập dữ liệu tần suất cao hơn trên tất cả các biến không phải là biện pháp khắc phục đa cộng tuyến.

Câu 26:

A normal distribution has coefficients of skewness and excess kurtosis which are respectively:

Lời giải: