Bộ đề 1

Câu 1

Trong phân tích hồi quy, một 'biến giả' (dummy variable) thường được sử dụng để làm gì?

Câu 2

Hệ quả của việc bỏ sót một biến quan trọng trong mô hình hồi quy là gì?

Câu 3

Đánh giá nào sau đây mô tả chính xác nhất ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy?

Câu 4

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để làm trơn chuỗi thời gian, giảm ảnh hưởng của các biến động ngẫu nhiên?

Câu 5

Trong phân tích chuỗi thời gian, việc phân rã chuỗi thời gian (time series decomposition) nhằm mục đích gì?

Câu 6

Trong phân tích ANOVA (Analysis of Variance), kiểm định F được sử dụng để làm gì?

Câu 7

Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào sau đây KHÔNG thuộc các thành phần chính của chuỗi thời gian?

Câu 8

Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của các hệ số hồi quy khi có hiện tượng đa cộng tuyến?

Câu 9

Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì trong mô hình hồi quy?

Câu 10

Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (Autocorrelation Function - ACF) được sử dụng để làm gì?

Câu 11

Ý nghĩa của việc chuẩn hóa (standardizing) các biến trong mô hình hồi quy là gì?

Câu 12

Sai số Mean Squared Error (MSE) đo lường điều gì trong dự báo?

Câu 13

Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?

Câu 14

Trong phân tích hồi quy, hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) được sử dụng để đánh giá vấn đề gì?

Câu 15

Trong phân tích hồi quy, biến tương tác (interaction variable) được sử dụng để làm gì?

Câu 16

Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số chặn (intercept) biểu diễn điều gì?

Câu 17

Phương pháp san bằng mũ Holt-Winters được sử dụng khi nào?

Câu 18

Trong phân tích hồi quy, khi nào thì nên sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến tính?

Câu 19

Trong phân tích hồi quy đa biến, điều gì xảy ra khi thêm một biến độc lập không liên quan vào mô hình?

Câu 20

Trong phân tích hồi quy, một điểm dữ liệu được coi là 'điểm ngoại lai' (outlier) khi nào?

Câu 21

Khi nào thì nên sử dụng mô hình ARIMA trong phân tích chuỗi thời gian?

Câu 22

Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy khi kích thước mẫu tăng lên?

Câu 23

Phương pháp nào sau đây KHÔNG phải là một phương pháp dự báo định lượng?

Câu 24

Mục đích chính của việc phân tích chuỗi thời gian là gì?

Câu 25

Khi nào thì nên sử dụng mô hình Logit hoặc Probit thay vì mô hình hồi quy tuyến tính thông thường?

Câu 26

Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?

Câu 27

Trong phân tích hồi quy, kiểm định White được sử dụng để kiểm tra điều gì?

Câu 28

Trong dự báo chuỗi thời gian, sai số Mean Absolute Deviation (MAD) đo lường điều gì?

Câu 29

Giả định nào sau đây KHÔNG phải là một trong những giả định OLS (Ordinary Least Squares) tiêu chuẩn trong hồi quy tuyến tính?

Câu 30

Phương pháp san bằng mũ (Exponential Smoothing) phù hợp nhất cho loại dữ liệu chuỗi thời gian nào?