Quiz: TOP 119 câu hỏi Trắc nghiệm môn Kinh tế lượng (Đại học Văn Hiến)
Q5:
Đồ thị sau đây là đồ thị của phân phối nào?
Q7:
Cho phương trình sau: , với b1 và b2 là hằng số thì var(Y) = ?
Giải thích
Chính xác! Chưa đúngCho phương trình sau: , với b1 và b2 là hằng số thì var(Y) =
Q8:
Đồ thị sau là đồ thị của phân phối nào?
Q10:
Ta có bảng số liệu sau đây về số xe đi qua trạm thu phí, biến X (xe/ngày), trong thời gian gần đây như sau:
Giá trị trung bình mẫu bằng bao nhiêu
Q11:
Ta có bảng số liệu sau đây về số xe đi qua trạm thu phí, biến X (xe/ngày), trong thời gian gần đây như sau:
Hãy ước lượng khoảng tin cậy 95% cho , số xe trung bình qua trạm một ngày. Biết giá trị tới hạn c=1.96 và s=2.
Q46:
Cho hình như dưới đây. Đây là phân phối nào?
Q104:
Cho hình như dưới đây. Đây là phân phối nào?
Câu hỏi trắc nghiệm
Số liệu mảng là dạng dữ liệu kết hợp giữa số liệu chéo và chuỗi thời gian.
Nếu Q1 có phân phối c2 với bậc tự do là k1 . Q2 có phân phối c2 với bậc tự do là k2 . Khi đó: có phân phối F với bậc tự do là k1 và k2
Đồ thị sau đây là đồ thị của phân phối Chuẩn
Số liệu lạm phát của Việt Nam từ năm 1970 đến năm 2006 là loại số liệu chuỗi thời gian
Cho phương trình sau: , với b1 và b2 là hằng số thì var(Y) =
Đồ thị sau là đồ thị của phân phối Khi bình phương
Nếu thì
Có phân phối chuẩn hóa. Phương án "Nếu Z=1 thì X thấp hơn đúng 1 độ lệch chuẩn" sai
Giá trị trung bình mẫu bằng 7.1736
=(6.8469; 7.5003)
H0: m=3.5kg; H1: m ≠ 3.5kg. Thống kê t của kiểm định này là ts= 4.6
Gọi X là số xe ô tô qua trạm thu phí trong một ngày. Biến X là biến rời rạc
Cho a là hằng số, và X là biến số. Như vậy, var(aX) bằng a2var(X)
Gọi X là biến chiều cao của dân số Việt Nam. Biến X là biến liên tục
Các biến nào sau đây là ví dụ của biến ngẫu nhiên liên tục: Nhiệt độ tại Hà Nội ở một thời điểm nào đó
Nếu nhưng không biết s2, khi đó:
Phương sai cho biết thông tin gì về biến ngẫu nhiên: Phương sai cho biết mức độ phân tán của phân phối (các giá trị ngẫu nhiên) xung quanh giá trị kỳ vọng
Hiệp phương sai giữa biến X và biến Y: đo mức độ biến thiên cùng nhau của hai biến X và Y
Trong hàm hồi quy, biến độc lập là biến số nằm ở vế phải của phương trình
Đâu là dạng ngẫu nhiên của mô hình hồi quy tổng thể hai biến: Y = β1+ β2Xi+ u
Giá trị ước lượng OLS nhận được bằng cách lấy cực tiểu hóa của tổng bình phương các phần dư
Trong hàm hồi quy tổng thể
Phân tích hồi quy nhằm mục đích Ước lượng, dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc
Ưu điểm chính của việc sử dụng phân tích hồi quy bội là Cung cấp các ước tính định lượng về một đơn vị thay đổi của biến độc lập X ảnh hưởng thế nào tới biến phụ thuộc Y
Sai số ngẫu nhiên (ký hiệu là u) trong hàm hồi quy tổng thể là đại diện cho những
nhân tố có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nhưng không được đưa vào hàm hồi quy
Đâu là dạng ngẫu nhiên của mô hình hồi quy mẫu hai biến:
Trong hàm hồi quy, biến phụ thuộc là biến số nằm ở vế phải của phương trình.
Phương trình nào sau đây biểu diễn mô hình hồi quy đa biến tổng thể dưới dạng ngẫu nhiên:
Giả thiết không có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui của mô hình hồi quy bội được biểu diễn dưới dạng hàm số là
Gauss lại chuyển thành đạt giá trị nhỏ nhất để khắc phục vấn đề triệt tiêu về dấu giữa các giá trị e
Hệ số chặn trong một mô hình hồi quy bội cho phép xác định độ cao của đường hồi quy
Chọn một đáp án: Quan hệ giữa các biến kinh tế thường là quan hệ thống kê.
Mô hình hồi quy bội dạng tổng thể với hai biến độc lập X1i và X2i KHÔNG thể được viết dưới dạng , i=1,...,n
Theo các giả thiết của phương pháp bình phương nhỏ nhất cho bài toán hồi quy bội, giá trị ước lượng OLS của hệ số chặn và các hệ số góc sẽ thỏa mãn tiêu chuẩn BLUE
Đâu là dạng của mô hình hồi quy mẫu ba biến:
Trong công thức tính hệ số hồi quy góc ước lượng ở mô hình hồi quy mẫu 2 biến , yi và xi là chênh lệch giữa giá trị thực của biến ở từng quan sát với giá trị trung bình mẫu của biến
Trong mô hình hồi quy đa biến, sai số được giả định là một biến ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0
Trong bài toán kiếm định, giả thuyết H0 KHÔNG thể có dấu khác.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, nếu nhiễu có phân phối chuẩn thì các ước lượng có Phân phối chuẩn.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, Ui tuân theo phân phối chuẩn là: Ui có kỳ vọng bằng 0 và phương sai không đổi.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình là xác định liệu tất cả các hệ số, không bao gồm hệ số chặn, là đồng thời bằng không
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, mệnh đề nào sau đây đúng: Khi nhiễu có phân phối chuẩn thì phân phối của các ước lượng chuẩn.
Đây là Phân phối của các ước lượng.
Trong bài toán kiểm định, giả thuyết H1 KHÔNG thể có Dấu bằng.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, nếu mô hình thỏa mãn các giả thiết cơ bản của OLS thì các ước lượng có tính chất tuyến tính, không chệch, tốt nhất.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, các ước lượng tuân theo phân phối chuẩn là có kì vọng bằng 0 và phương sai là
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, nếu phân phối của các ước lượng là chuẩn thì chưa đủ thông tin để kết luận về phân phối của nhiễu.
Giá trị ts cho biến TNP bằng 0.47
Trong bài toán kiểm định hệ số hồi quy, khi làm kiểm định một phía bằng phương
pháp khoảng tin cậy thì cần tính khoảng tin cậy một phía (phía trái hoặc phía phải)
Với mức ý nghĩa a = 1%, bằng phương pháp khoảng tin cậy, hệ số hồi quy của biến TNP có ý nghĩa thống kê hay không: Không, vì 0 thuộc khoảng tin cậy.
Với mức ý nghĩa a = 1%, bằng phương pháp giá trị tới hạn, hệ số hồi quy của biến TN có ý nghĩa thống kê hay không:
Không, vì ts nhỏ.
Với mức ý nghĩa a = 1%, bằng phương pháp khoảng tin cậy, hệ số hồi quy của biến TN có ý nghĩa thống kê hay không: Không, vì 0 thuộc khoảng tin cậy.
Với mức ý nghĩa a = 1%, khoảng tin cậy hai phía cho hệ số hồi quy của biến TNP bằng (-0.426; 0.606)
Ước lượng của hệ số hồi quy ứng với biến TNP tuân theo phân phối t có bậc tự do là 37
Nếu cho X0= 10, giá trị ước lượng trung bình của Y là (-3.638; -0.862)
Trong bài toán kiểm định hệ số hồi quy, khi làm kiểm định một phía bằng phương pháp khoảng tin cậy thì KHÔNG thể dùng khoảng tin cậy hai phía.
Nếu giá trị kiểm định d của Durbin –Watson tiến gần đến 0, hệ số tự tương quan bậc 1 có giá trị tiến gần đến 1.
Nguyên nhân nào sau đây có thể gây ra tự tương quan trong mô hình hồi quy: Tính ì của các chuỗi thời gian kinh tế.
Hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy Là khi các sai số ngẫu nhiên có tương quan với nhau
Hiện tượng xảy ra trong thị trường nông sản khi cung nông sản trong thời kỳ t phản ứng theo giá nông sản trong thời kỳ trước đó, gây ra tự tương quan trong mô hình hồi quy được gọi là Hiện tượng mạng nhện Cobweb.
Đâu KHÔNG phải là một nguyên nhân của khuyết tật tự tương quan: Quan sát ngoại lai.
Giá trị của thống kê d trong kiểm định Durbin –Watson nằm trong khoảng nào sau
đây: 0 ≤ d ≤ 4
Trị thống kê d của kiểm định Durbin –Watson có giá trị là 1.1. Biết rằng các giá trị tới hạn dL = 1.32 và dU = 1.52. Ta có kết luận gì về hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy: Có tự tương quan âm giữa các sai số ngẫu nhiên
Khi phương sai của các nhiễu ngẫu nhiên không bằng nhau hiện tượng này gọi là phương sai sai số thay đổi
Trong kiểm định White, biến phụ thuộc của mô hình hồi quy phụ là biến nào sau đây: -2
Phương sai sai số thay đổi Là phương sai của sai số ngẫu nhiên tương ứng với các giá trị khác nhau của biến độc lập không bằng nhau.
Đâu KHÔNG phải là một nguyên nhân của khuyết tật phương sai sai số thay đổi: Hiện tượng mạng nhện
Phương pháp ước lượng GLS có thể được dùng để giải quyết vấn đề phương sai sai số thay đổi của mô hình hồi quy.
Nếu mô hình hồi quy gốc có 4 biến độc lập, khi dùng kiểm định White sử dụng các phần dư từ mô hình hồi quy ước lượng, mô hình hồi quy phụ có bao nhiêu biến độc lập: 14
Nếu mô hình hồi quy gốc có 3 biến độc lập, khi dùng kiểm định White sử dụng các
phần dư từ mô hình hồi quy ước lượng, mô hình hồi quy phụ có bao nhiêu biến độc lập: 9
Kiểm định nào sau đây có thể được dùng để kiểm định phương sai sai số thay đổi: Kiểm định Breusch – Pagan.
Đa cộng tuyến không hoàn hảo có hậu quả gì với kết quả ước lượng: Làm cho ước lượng OLS kém chính xác.
Đâu là nguyên nhân của hiện tượng đa cộng tuyến: Phương pháp thu thập mẫu không phù hợp.
Phát biểu nào sau đây là sai:
Không thể ước lượng được các tham số của mô hình hồi quy khi có đa cộng tuyến không hoàn hảo.
Đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy là Khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
Dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến là VIF>10 với
Trong hàm hồi quy mẫu, độ chính xác của các ước lượng OLS được đo bằng phương sai của các hệ số hồi quy ước lượng.
Mức độ biến động trong giá trị của biến độc lập càng nhỏ, hệ số hồi quy ước lượng càng chính xác.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, Ui tuân theo phân phối chuẩn là Ui có kỳ vọng bằng 0 và phương sai không đổi.
Trong mô hình hồi quy hai biến, hệ số xác định R2 thể hiện phần trăm dao động của biến Y được giải thích bởi biến X trong mô hình.
Mô hình hồi quy tuyến tính là mô hình tuyến tính trong các tham số nhưng có thể phi tuyến tính theo biến số.
Mô hình nào sau đây là mô hình hồi quy tuyến tính:
Phương sai sai số thay đổi Là phương sai của sai số ngẫu nhiên tương ứng với các giá trị khác nhau của biến độc lập không bằng nhau.
Ước lượng cho ta biết với điều kiện lao động không đổi, khi vốn tăng 1% thì sản lượng trung bình tăng 0.573%.
Đâu là dạng ngẫu nhiên của mô hình hồi quy mẫu hai biến:
Trong bài toán kiểm định hệ số hồi quy, khi làm kiểm định một phía bằng phương
pháp khoảng tin cậy thì KHÔNG thể dùng khoảng tin cậy hai phía.
68% các giá trị của biến X sẽ nằm trong khoảng (m ± s)?
Phương pháp ước lượng GLS có thể được dùng để giải quyết vấn đề phương sai sai số thay đổi của mô hình hồi quy.
Khi đạt giá trị nhỏ nhất thì đường hồi quy mẫu thể hiện gần đúng nhất mối quan hệ giữa Y và X.
Nếu mô hình hồi quy gốc có 3 biến độc lập, khi dùng kiểm định White sử dụng các phần dư từ mô hình hồi quy ước lượng, mô hình hồi quy phụ có bao nhiêu biến độc lập: 9
Cho mô hình hồi quy đa biến có dạng: . Nếu x1 tăng lên 1 đơn vị (x2 không đổi), thì giá trị kỳ vọng của y sẽ tăng lên 2 đơn vị.
Mô hình hồi quy có nhiều hơn một biến độc lập được sử dụng để dự báo biến phụ thuộc được gọi là mô hình hồi quy đa biến.
Trong hàm hồi quy, biến độc lập là biến số nằm ở vế phải của phương trình.
Đa cộng tuyến không hoàn hảo xảy ra khi hai hay nhiều biến giải thích có tương quan chặt chẽ với nhau.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, các ước lượng tuân theo phân phối chuẩn là có kỳ vọng bằng b và phương sai là
Trong mô hình hồi quy bội, việc đánh giá ảnh hưởng của biến độc lập Xi lên sự thay đổi của biến phụ thuộc Yi khi giữ nguyên ảnh hưởng của các biến độc lập khác sẽ phù hợp với việc tính đạo hàm từng phần trong toán học.
Giả thiết phương sai thuần nhất của mô hình hồi quy bội được biểu diễn dưới dạng hàm số là
Giả thiết không có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui của mô hình hồi quy bội được biểu diễn dưới dạng hàm số là
Trong mô hình hồi quy có hai biến giải thích có ý nghĩa thống kê, nếu một trong hai biến bị loại trừ thì không còn kiểm soát được ảnh hưởng của biến bị loại trừ nữa.
Trong mô hình hồi quy bội, hệ số xác định R2 sẽ tăng nếu một biến giải thích được thêm vào mô hình trừ phi hệ số của biến này bằng 0.
Cho hình như dưới đây. Đây là Phân phối của các ước lượng.
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi, ta sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số. Phương pháp này gán cho những quan sát có sai số có phương sai lớn hơn một vai trò nhỏ hơn.
Tổng bình phương tổng thể (Total Sum of Square) thể hiện tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị thực tế của Y với giá trị trung bình của nó.
Ước lượng của hệ số hồi quy ứng với biến TNP tuân theo phân phối t có bậc tự do là 37
Mô hình nào sau đây có thể mắc đa cộng tuyến:
Cho a là hằng số, và X là biến số. Như vậy, var(aX) bằng a2var(X).
Giả thiết về phương sai sai số thuần nhất nghĩa là phương sai có điều kiện của sai số ngẫu nhiên không đổi.
Với mức ý nghĩa a = 1%, bằng phương pháp khoảng tin cậy, hệ số hồi quy của biến TS có ý nghĩa thống kê hay không: Có, vì 0 không thuộc khoảng tin cậy lớn.
Với mức ý nghĩa a = 1%, bằng phương pháp giá trị tới hạn, hệ số hồi quy của biến TN có ý nghĩa thống kê hay không: Không, vì ts nhỏ.
Giá trị ts cho biến TNP bằng 0.47
Kiểm định Breusch – Godfrey dùng để kiểm định tự tương quan trong mô hình hồi
quy Tới bậc p bất kỳ
Phương trình nào sau đây biểu diễn hàm hồi quy bội tổng thể:
Trong bài toán kiếm định, giả thuyết H0 KHÔNG thể có dấu khác.
Hồi quy mô hình Yi= b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3+b4X4+ ui thu được R²U= 0.872. Có ý kiến cho rằng có thể bỏ X2, X3 khỏi mô hình, thực hiện hồi quy Yi= b0+ b1X1+ b4X4+ ui thu được R²L= 0.685. Biết mẫu có n= 25 quan sát. Dùng kiểm định thu hẹp hồi quy, vớimức ý nghĩa a = 5%. Biết F (2, 20) = 3.493, kết luận không thể bỏ đồng thời X2, X3 ra khỏi mô hình.
Trong hàm hồi quy tổng thể
, và được gọi là hệ số của hàm hồi quy.
Tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị của Y được tính theo mô hình (giá trị ước lượng) với giá trị trung bình của nó được ký hiệu là ESS (explained sum of squares).