Đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy là gì?

mô hình chỉ phi tuyến tính trong các tham số.

mô hình phi tuyến tính trong các tham số nhưng tuyến tính trong biến số.

mô hình chỉ tuyến tính trong các biến số.

Chỉ tới bậc 1.

Chỉ tới bậc 2

Chỉ tới bậc 3 

41

34

38

nên được loại trừ vì hàm hồi quy tổng thể không đi qua gốc tọa độ

sẽ có ý nghĩa về mặt thống kê nếu lớn hơn 1.96

nên được loại trừ nếu có một biến giải thích nhận giá trị âm

Đa cộng tuyến không hoàn hảo không vi phạm giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển.

Đa cộng tuyến hoàn hảo xảy ra khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình bằng 1 hoặc -1.

Đa cộng tuyến không hoàn hảo xảy ra khi phần lớn sự biến động (không phải 100%) của một biến độc lập ở trong mô hình có thể được giải thích thông qua các biến độc lập khác trong mô hình.

là trường hợp đặc biệt của OLS.

luôn giải quyết được vấn đề phương sai sai số thay đổi của mô hình hồi quy.

là phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số.

11

10

5

$Y_i={\beta }_1+{\beta }_2^2{X}_i+u_i$

$Y_i=\ln \left({\beta }_1\right)+{\beta }_2{X}_1+u_i$

$Y_i=exp({\beta }_1+{\beta }_2{X}_1+u_i)$

phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi.

phương sai có điều kiện của sai số ngẫu nhiên thay đổi.

phương sai của sai số ngẫu nhiên không đổi.

trong toán học, bài toán có các biến số ở dạng bậc 1 khó tìm cực trị hơn

các biến số độc lập quan trọng được thể hiện rõ ảnh hưởng hơn

trong toán học, bài toán có các biến số ở dạng bình phương dễ tìm cực trị hơn

tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị trung bình của Y với giá trị ước lượng của nó.

tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị thực tế của Y với giá trị ước lượng của nó.

tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị ước lượng của Y với giá trị trung bình của nó.

có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nhưng không được đưa vào hàm hồi quy

ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và được đưa vào hàm hồi quy

ảnh hưởng đến biến độc lập

U_i có kỳ vọng bằng 0 và phương sai thay đổi.

U_i có kỳ vọng là hằng số và phương sai thay đổi.

U_i có kỳ vọng là hằng số và phương sai không đổi.

$\widehat{{\beta }_j}$ có kỳ vọng bằng 0 và phương sai là hằng số

$\widehat{{\beta }_j}$ có kỳ vọng bằng 0 và phương sai là $var\left(\widehat{{\beta }_j}\right)$

$\widehat{{\beta }_j}$ có kỳ vọng bằng b và phương sai là hằng số

Giả định rằng các phần dư được tạo ra từ phân phối chuẩn

Tính toán giá trị p-value để đánh giá tính có ý nghĩa của kết quả

Cung cấp một thước đo về mức độ phù hợp của mô hình