40 câu hỏi
Giả định nào sau đây là cơ bản trong mô hình hồi quy tuyến tính?
Tính độc lập của các biến độc lập.
Tính đồng nhất của phương sai.
Sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng 0.
Các biến độc lập phải là các biến định lượng.
Trong mô hình hồi quy, hệ số xác định R2R^2R2 phản ánh điều gì?
Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
Mức độ phù hợp của mô hình.
Số lượng biến độc lập trong mô hình.
Mức độ chính xác của hệ số hồi quy.
Hồi quy phi tuyến thường được sử dụng khi:
Mối quan hệ giữa các biến là tuyến tính.
Mối quan hệ giữa các biến là không xác định.
Mối quan hệ giữa các biến không phải là tuyến tính.
Dữ liệu không có sự biến đổi.
Khi kiểm tra tính đồng nhất của phương sai, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?
Kiểm định t.
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định chi bình phương.
Kiểm định F.
Hồi quy bội khác với hồi quy đơn biến ở điểm nào?
Sử dụng nhiều biến phụ thuộc.
Sử dụng nhiều biến độc lập.
Sử dụng một biến phụ thuộc và một biến độc lập.
Sử dụng một biến độc lập và nhiều biến phụ thuộc.
Một mô hình hồi quy có hệ số R2R^2R2 bằng 0 có nghĩa là:
Mô hình hoàn toàn phù hợp với dữ liệu.
Mô hình giải thích 100% biến thiên của biến phụ thuộc.
Tất cả các biến độc lập có tương quan mạnh với biến phụ thuộc.
Mô hình không giải thích được biến thiên của biến phụ thuộc.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) được sử dụng để:
Tối đa hóa độ dốc của đường hồi quy.
Tối đa hóa hệ số xác định R2R^2R2.
Tối thiểu hóa tổng bình phương sai số (residuals).
Tối thiểu hóa phương sai của các hệ số hồi quy.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy, chỉ số nào sau đây thường được sử dụng?
Kiểm định Durbin-Watson.
Chỉ số VIF (Variance Inflation Factor).
Kiểm định chi bình phương.
Kiểm định Breusch-Pagan.
Khi hệ số hồi quy của một biến độc lập không có ý nghĩa thống kê, điều này có thể chỉ ra rằng:
Biến độc lập này giải thích phần lớn biến thiên của biến phụ thuộc.
Biến độc lập này không có mối quan hệ rõ ràng với biến phụ thuộc.
Biến phụ thuộc không phù hợp với mô hình.
Mô hình hồi quy có vấn đề về đa cộng tuyến.
Một trong những hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy là:
Các hệ số hồi quy trở nên đáng tin cậy hơn.
Các ước lượng của hệ số hồi quy trở nên không ổn định.
Mô hình hồi quy có độ chính xác cao hơn.
Mô hình không còn phù hợp với dữ liệu.
Trong mô hình hồi quy, khi ppp-value của một biến độc lập nhỏ hơn mức ý nghĩa α\alphaα (ví dụ α=0.05\alpha = 0.05α=0.05), ta có thể kết luận:
Biến độc lập này có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc.
Biến độc lập này không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Mô hình hồi quy không phù hợp.
Không có kết luận nào đúng.
Khi kiểm tra giả định về tính đồng nhất của phương sai, kiểm định nào sau đây thường được sử dụng?
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định t.
Kiểm định F.
Kiểm định chi bình phương.
Hệ số hồi quy âm có nghĩa là gì trong mô hình hồi quy tuyến tính?
Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là phi tuyến tính.
Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc có xu hướng giảm.
Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc cũng tăng.
Không có mối quan hệ nào giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mục tiêu của phương pháp bình phương tối thiểu là:
Tối thiểu hóa phương sai của biến độc lập.
Tối thiểu hóa tổng bình phương sai số (residuals).
Tối đa hóa hệ số xác định R2R^2R2.
Tối đa hóa độ dốc của đường hồi quy.
Hiện tượng nào xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình hồi quy có mối tương quan mạnh với nhau?
Tính đồng nhất của phương sai.
Tính tự tương quan của các sai số.
Đa cộng tuyến.
Sự phụ thuộc ngẫu nhiên.
Nếu hệ số R2R^2R2 của mô hình bằng 1, điều này có nghĩa là:
Mô hình không phù hợp với dữ liệu.
Mô hình giải thích được 50% biến thiên của biến phụ thuộc.
Các biến độc lập không có mối quan hệ với biến phụ thuộc.
Mô hình giải thích hoàn toàn biến thiên của biến phụ thuộc.
Để kiểm tra giả định về tính độc lập của các sai số trong mô hình hồi quy, kiểm định nào thường được sử dụng?
Kiểm định Durbin-Watson.
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định t.
Kiểm định chi bình phương.
Trong hồi quy logistic, biến phụ thuộc thường là:
Biến nhị phân (binary).
Biến liên tục.
Biến định lượng.
Biến danh định (categorical).
Để kiểm tra giả định về tính đồng nhất của phương sai trong mô hình hồi quy tuyến tính, bạn có thể sử dụng kiểm định nào?
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định t.
Kiểm định F.
Kiểm định Durbin-Watson.
Hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính có thể dẫn đến:
Mô hình hồi quy có độ chính xác cao hơn.
Hệ số hồi quy trở nên đáng tin cậy hơn.
Mô hình không còn phù hợp với dữ liệu.
Các ước lượng của hệ số hồi quy trở nên không ổn định.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, hệ số hồi quy đại diện cho:
Mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến.
Mối quan hệ giữa các biến độc lập.
Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.
Mức độ phù hợp của mô hình.
Một hệ số hồi quy có giá trị ppp-value nhỏ hơn 0.05 có nghĩa là:
Hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Hệ số này không có ý nghĩa thống kê.
Mô hình hồi quy không phù hợp.
Không có kết luận nào đúng.
Để kiểm tra giả định về tính đồng nhất của phương sai, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định t.
Kiểm định chi bình phương.
Kiểm định F.
Khi ppp-value của một biến độc lập lớn hơn mức ý nghĩa α\alphaα (ví dụ α=0.05\alpha = 0.05α=0.05), ta có thể kết luận:
Biến độc lập này không có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc.
Biến độc lập này có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc.
Mô hình hồi quy không phù hợp.
Không có kết luận nào đúng.
Hiện tượng nào xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình hồi quy có mối
tương quan mạnh với nhau?
Tính đồng nhất của phương sai.
Tính tự tương quan của các sai số.
Đa cộng tuyến.
Sự phụ thuộc ngẫu nhiên.
Trong mô hình hồi quy logistic, biến phụ thuộc có thể là:
Biến liên tục.
Biến nhị phân (binary).
Biến định lượng.
Biến danh định (categorical).
Khi hệ số hồi quy của một biến độc lập không có ý nghĩa thống kê, điều này có thể chỉ ra rằng:
Biến độc lập này giải thích phần lớn biến thiên của biến phụ thuộc.
Biến độc lập này không có mối quan hệ rõ ràng với biến phụ thuộc.
Biến phụ thuộc không phù hợp với mô hình.
Mô hình hồi quy có vấn đề về đa cộng tuyến.
Để kiểm tra giả định về tính đồng nhất của phương sai trong mô hình hồi quy tuyến tính, bạn có thể sử dụng kiểm định nào?
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định t.
Kiểm định F.
Kiểm định Durbin-Watson.
Khi kiểm tra tính đồng nhất của phương sai, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?
Kiểm định t.
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định chi bình phương.
Kiểm định F.
Khi kiểm tra giả định về tính đồng nhất của phương sai, kiểm định nào sau đây thường được sử dụng?
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định t.
Kiểm định F.
Kiểm định chi bình phương.
Khi hệ số hồi quy của một biến độc lập có ppp-value nhỏ hơn 0.05, ta có thể kết luận rằng:
Biến độc lập này có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc.
Biến độc lập này không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Mô hình hồi quy không phù hợp.
Không có kết luận nào đúng.
Hồi quy phi tuyến thường được sử dụng khi:
Mối quan hệ giữa các biến là tuyến tính.
Mối quan hệ giữa các biến là không xác định.
Mối quan hệ giữa các biến không phải là tuyến tính.
Dữ liệu không có sự biến đổi.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy, chỉ số nào sau đây thường được sử dụng?
Kiểm định Durbin-Watson.
Chỉ số VIF (Variance Inflation Factor).
Kiểm định chi bình phương.
Kiểm định Breusch-Pagan.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, hệ số hồi quy đại diện cho:
Mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến.
Mối quan hệ giữa các biến độc lập.
Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.
Mức độ phù hợp của mô hình.
Hệ số hồi quy âm có nghĩa là gì trong mô hình hồi quy tuyến tính?
Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là phi tuyến tính.
Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc có xu hướng giảm.
Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc cũng tăng.
Không có mối quan hệ nào giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mục tiêu của phương pháp bình phương tối thiểu là:
Tối thiểu hóa phương sai của biến độc lập.
Tối thiểu hóa tổng bình phương sai số (residuals).
Tối đa hóa hệ số xác định R2R^2R2.
Tối đa hóa độ dốc của đường hồi quy.
Trong mô hình hồi quy, hệ số xác định R2R^2R2 phản ánh điều gì?
Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
Mức độ phù hợp của mô hình.
Số lượng biến độc lập trong mô hình.
Mức độ chính xác của hệ số hồi quy.
Một mô hình hồi quy có hệ số R2R^2R2 bằng 0 có nghĩa là:
Mô hình hoàn toàn phù hợp với dữ liệu.
Mô hình giải thích 100% biến thiên của biến phụ thuộc.
Tất cả các biến độc lập có tương quan mạnh với biến phụ thuộc.
Mô hình không giải thích được biến thiên của biến phụ thuộc.
Khi kiểm tra giả định về tính độc lập của các sai số trong mô hình hồi quy, kiểm định nào thường được sử dụng?
Kiểm định Durbin-Watson.
Kiểm định Breusch-Pagan.
Kiểm định t.
Kiểm định chi bình phương.
Trong hồi quy logistic, biến phụ thuộc thường là:
Biến nhị phân (binary).
Biến liên tục.
Biến định lượng.
Biến danh định (categorical).