1. Trong phân tích hồi quy, nếu bạn thêm một biến độc lập không liên quan đến biến phụ thuộc, điều gì có khả năng xảy ra với R-squared?
A. R-squared sẽ tăng lên.
B. R-squared sẽ giảm xuống.
C. R-squared sẽ không thay đổi.
D. Không thể xác định mà không có thêm thông tin.
2. Giả sử bạn có dữ liệu bảng (panel data). Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để kiểm soát các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian?
A. Mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects).
B. Mô hình tác động cố định (fixed effects).
C. Hồi quy OLS.
D. Hồi quy logistic.
3. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘p’ đại diện cho gì?
A. Bậc của thành phần trung bình trượt (Moving Average).
B. Bậc của thành phần tự hồi quy (Autoregressive).
C. Bậc của tích phân (Integrated).
D. Phương sai của sai số.
4. Khi nào thì hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra trong mô hình hồi quy?
A. Khi biến phụ thuộc có phương sai lớn.
B. Khi các biến độc lập tương quan cao với nhau.
C. Khi kích thước mẫu quá nhỏ.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
5. Hiện tượng phương sai thay đổi (heteroscedasticity) xảy ra khi nào?
A. Khi các biến độc lập tương quan với nhau.
B. Khi phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
C. Khi các sai số không có phân phối chuẩn.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
6. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương pháp làm trơn hàm mũ (exponential smoothing) phù hợp nhất khi nào?
A. Khi chuỗi thời gian có xu hướng và tính mùa vụ.
B. Khi chuỗi thời gian không có xu hướng và tính mùa vụ.
C. Khi chuỗi thời gian có chu kỳ dài hạn.
D. Khi chuỗi thời gian có tính ngẫu nhiên cao.
7. Hàm liên kết (link function) trong hồi quy tổng quát hóa (GLM) dùng để làm gì?
A. Liên kết các biến độc lập với nhau.
B. Liên kết giá trị trung bình của biến phụ thuộc với tổ hợp tuyến tính của các biến độc lập.
C. Liên kết phương sai của biến phụ thuộc với các biến độc lập.
D. Liên kết các phần dư với nhau.
8. Trong phân tích hồi quy, biến tương tác (interaction term) được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra tính đa cộng tuyến.
B. Để mô hình hóa tác động kết hợp của hai hoặc nhiều biến độc lập.
C. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi.
D. Để làm mịn chuỗi thời gian.
9. Mục tiêu chính của việc phân tích chuỗi thời gian là gì?
A. Xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
B. Dự đoán các giá trị tương lai dựa trên các giá trị quá khứ.
C. Ước lượng tác động của một chính sách lên một biến kinh tế.
D. Phân tích sự khác biệt giữa các nhóm.
10. Trong phân tích phương sai (ANOVA), kiểm định F được sử dụng để so sánh cái gì?
A. Phương sai giữa các nhóm với phương sai trong mỗi nhóm.
B. Trung bình giữa các nhóm với trung bình tổng thể.
C. Tần số giữa các nhóm với tần số mong đợi.
D. Tỷ lệ giữa các nhóm với tỷ lệ tổng thể.
11. Giả sử bạn thực hiện kiểm định ANOVA và nhận được giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha). Bạn nên kết luận điều gì?
A. Không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm.
B. Có ít nhất một cặp nhóm có sự khác biệt đáng kể.
C. Tất cả các nhóm đều có sự khác biệt đáng kể.
D. Cần thực hiện thêm kiểm định để xác định nhóm nào khác biệt.
12. Nếu bạn nghi ngờ có hiện tượng phương sai thay đổi, phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để khắc phục?
A. Sử dụng biến giả.
B. Sử dụng hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
C. Sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản.
D. Loại bỏ các biến ngoại lệ.
13. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu bạn có một biến giả (dummy variable) hoàn hảo (dummy variable trap)?
A. Mô hình sẽ ước lượng chính xác hơn.
B. Mô hình sẽ không thể ước lượng được (hoặc bị đa cộng tuyến hoàn hảo).
C. Sai số chuẩn của các ước lượng sẽ giảm xuống.
D. R-squared sẽ bằng 1.
14. Kiểm định F trong phân tích hồi quy được sử dụng để kiểm tra giả thuyết nào?
A. Tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không.
B. Ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
C. Phương sai của sai số là không đổi.
D. Các sai số có phân phối chuẩn.
15. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc là loại biến gì?
A. Biến liên tục.
B. Biến rời rạc.
C. Biến định tính (categorical).
D. Biến thứ bậc.
16. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản. Nếu bạn tăng kích thước mẫu (n) lên rất nhiều, điều gì sẽ xảy ra với sai số chuẩn của hệ số hồi quy?
A. Sai số chuẩn sẽ tăng lên.
B. Sai số chuẩn sẽ giảm xuống.
C. Sai số chuẩn sẽ không thay đổi.
D. Không thể xác định mà không có thêm thông tin.
17. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để làm mịn chuỗi thời gian và loại bỏ nhiễu?
A. Phân tích hồi quy.
B. Trung bình trượt (Moving Average).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Phân tích tương quan.
18. Trong mô hình hồi quy, phần dư (residual) được định nghĩa là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sai lệch giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
D. Tổng bình phương các sai số.
19. Điều gì xảy ra nếu bạn bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng hệ số sẽ không bị chệch.
B. Các ước lượng hệ số có thể bị chệch.
C. Sai số chuẩn của các ước lượng sẽ giảm xuống.
D. R-squared sẽ tăng lên.
20. Điều gì xảy ra nếu các sai số trong mô hình hồi quy không có phân phối chuẩn?
A. Các ước lượng hệ số sẽ bị chệch.
B. Các kiểm định giả thuyết có thể không chính xác.
C. R-squared sẽ giảm xuống.
D. Mô hình sẽ không thể ước lượng được.
21. Phương pháp nào thường được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian trước khi xây dựng mô hình ARIMA?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Dickey-Fuller.
D. Kiểm định Chi-bình phương.
22. Kiểm định Wald thường được sử dụng để làm gì trong hồi quy logistic?
A. Kiểm tra sự phù hợp tổng thể của mô hình.
B. Kiểm tra ý nghĩa của từng hệ số hồi quy.
C. Kiểm tra tính đa cộng tuyến.
D. Kiểm tra tính phương sai thay đổi.
23. Kiểm định nào sau đây thường được sử dụng để thực hiện so sánh cặp sau khi kiểm định ANOVA cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi-bình phương.
C. Kiểm định Tukey.
D. Kiểm định F.
24. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm số lượng biến trong mô hình hồi quy và tránh hiện tượng quá khớp (overfitting)?
A. Hồi quy Ridge.
B. Hồi quy tuyến tính đơn giản.
C. Hồi quy logistic.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
25. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Độ lớn của tác động của mỗi biến độc lập lên biến phụ thuộc.
D. Sai số chuẩn của các ước lượng hệ số hồi quy.
26. Độ lệch (bias) trong ước lượng xảy ra khi nào?
A. Khi kích thước mẫu quá nhỏ.
B. Khi giá trị trung bình của ước lượng khác với giá trị thực tế của tham số.
C. Khi phương sai của ước lượng lớn.
D. Khi các sai số có phân phối không chuẩn.
27. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào sau đây mô tả sự biến động ngắn hạn và không đều đặn?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính mùa vụ (Seasonality).
C. Chu kỳ (Cycle).
D. Tính ngẫu nhiên (Irregularity).
28. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) đo lường cái gì?
A. Mối tương quan giữa hai chuỗi thời gian khác nhau.
B. Mối tương quan giữa các giá trị của một chuỗi thời gian tại các thời điểm khác nhau.
C. Phương sai của chuỗi thời gian.
D. Xu hướng của chuỗi thời gian.
29. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra giả định nào trong mô hình hồi quy?
A. Tính đa cộng tuyến.
B. Tính phương sai thay đổi.
C. Tính tự tương quan của các sai số.
D. Tính chuẩn của các sai số.
30. Khi nào thì bạn nên sử dụng mô hình hồi quy Poisson?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
C. Khi biến phụ thuộc là biến đếm (count data).
D. Khi biến phụ thuộc là biến thứ bậc.
31. Điều gì xảy ra với sai số loại II khi mức ý nghĩa (alpha) giảm?
A. Sai số loại II giảm
B. Sai số loại II tăng
C. Sai số loại II không thay đổi
D. Không thể xác định
32. Hệ số tương quan phần (partial correlation) đo lường điều gì?
A. Mối quan hệ giữa hai biến sau khi loại bỏ ảnh hưởng của các biến khác
B. Mối quan hệ giữa hai biến mà không kiểm soát các biến khác
C. Mối quan hệ giữa một biến và chính nó
D. Mối quan hệ giữa ba hoặc nhiều hơn các biến
33. Trong kiểm định khi bình phương (Chi-square test), điều gì được kiểm định?
A. Sự khác biệt giữa trung bình của hai mẫu
B. Sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến
D. Phương sai của một tổng thể
34. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng để phát hiện điều gì?
A. Giá trị ngoại lệ
B. Đa cộng tuyến
C. Phương sai không đồng nhất
D. Tự tương quan
35. Khi nào thì kiểm định phi tham số (non-parametric test) phù hợp hơn kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn
B. Khi kích thước mẫu lớn
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ
D. Khi phương sai của tổng thể đã biết
36. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm
B. Độ rộng của khoảng tin cậy không thay đổi
C. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng
D. Không thể xác định
37. Trong kiểm định giả thuyết, loại lỗi nào xảy ra khi chúng ta bác bỏ giả thuyết không đúng?
A. Lỗi loại I
B. Lỗi loại II
C. Quyết định đúng
D. Không thể xác định
38. Mục đích của việc lấy mẫu ngẫu nhiên (random sampling) là gì?
A. Để đảm bảo rằng mẫu là đại diện cho tổng thể
B. Để giảm chi phí thu thập dữ liệu
C. Để tăng kích thước mẫu
D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ
39. Phương pháp bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares – OLS) nhằm mục đích gì trong hồi quy tuyến tính?
A. Tối đa hóa tổng bình phương sai số
B. Tối thiểu hóa tổng bình phương sai số
C. Tối đa hóa R-squared
D. Tối thiểu hóa R-squared
40. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết không đúng
C. Xác suất mắc lỗi loại I
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết không đúng
41. Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để làm gì?
A. So sánh phương sai của hai tổng thể
B. So sánh trung bình của hai tổng thể
C. So sánh trung bình của ba hoặc nhiều hơn các tổng thể
D. Đo lường mối quan hệ giữa hai biến
42. Phương pháp cross-validation được sử dụng để làm gì?
A. Để ước lượng tham số của mô hình
B. Để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới
C. Để giảm kích thước mẫu
D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ
43. Trong phân tích hồi quy Ridge, điều gì được thêm vào hàm mục tiêu để giảm đa cộng tuyến?
A. Một hình phạt dựa trên tổng giá trị tuyệt đối của các hệ số
B. Một hình phạt dựa trên tổng bình phương của các hệ số
C. Một hình phạt dựa trên R-squared
D. Một hình phạt dựa trên giá trị p
44. Giá trị p trong kiểm định giả thuyết đại diện cho điều gì?
A. Xác suất giả thuyết không đúng là đúng
B. Xác suất quan sát được kết quả như (hoặc cực đoan hơn) kết quả quan sát được, giả sử giả thuyết không là đúng
C. Mức ý nghĩa
D. Sai số loại II
45. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian là gì?
A. Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian
B. Chuỗi thời gian có phương sai thay đổi theo thời gian
C. Chuỗi thời gian có trung bình và phương sai không đổi theo thời gian
D. Chuỗi thời gian có các giá trị bằng nhau
46. Trong phân tích hồi quy đa biến, điều gì xảy ra nếu có đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập?
A. Các ước lượng hệ số trở nên chính xác hơn
B. Các ước lượng hệ số trở nên không chệch
C. Các ước lượng hệ số trở nên không ổn định và khó giải thích
D. Không có ảnh hưởng gì
47. Trong phân tích sống sót (survival analysis), hàm nguy hiểm (hazard function) đo lường điều gì?
A. Xác suất sống sót sau một thời gian nhất định
B. Tốc độ xảy ra sự kiện tại một thời điểm nhất định, giả sử cá nhân đã sống sót đến thời điểm đó
C. Thời gian trung bình sống sót
D. Phương sai của thời gian sống sót
48. Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Phương sai của sai số
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập
C. Tổng bình phương sai số
D. Độ dốc của đường hồi quy
49. Sai số chuẩn của trung bình (standard error of the mean) đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của mẫu
B. Độ lệch chuẩn của tổng thể
C. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của trung bình mẫu
D. Phương sai của mẫu
50. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn
B. Khoảng tin cậy không thay đổi
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn
D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định
51. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (standardization) là gì?
A. Để thay đổi hình dạng của phân phối
B. Để chuyển đổi dữ liệu thành thang đo từ 0 đến 1
C. Để chuyển đổi dữ liệu thành phân phối có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1
D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ
52. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn khi độ lệch chuẩn của tổng thể tăng lên?
A. Sai số chuẩn giảm
B. Sai số chuẩn tăng
C. Sai số chuẩn không thay đổi
D. Không thể xác định
53. Phương pháp Bootstrap được sử dụng để làm gì?
A. Để ước lượng phương sai của tổng thể
B. Để ước lượng phân phối lấy mẫu của một thống kê
C. Để kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể
D. Để giảm kích thước mẫu
54. Trong phân tích chuỗi thời gian, tự tương quan (autocorrelation) đề cập đến điều gì?
A. Mối quan hệ giữa hai biến khác nhau
B. Mối quan hệ giữa một biến và chính nó ở các thời điểm khác nhau
C. Sự biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu
D. Xu hướng tăng hoặc giảm của dữ liệu theo thời gian
55. Trong phân tích hồi quy quantile, điều gì được ước lượng?
A. Trung bình của biến phụ thuộc
B. Phương sai của biến phụ thuộc
C. Các quantile khác nhau của phân phối biến phụ thuộc
D. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc
56. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để biểu diễn các biến liên tục
B. Để biểu diễn các biến định tính
C. Để giảm đa cộng tuyến
D. Để tăng R-squared
57. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc là loại biến gì?
A. Biến liên tục
B. Biến định tính
C. Biến nhị phân
D. Biến thứ bậc
58. Khi nào nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30)
B. Khi phương sai của tổng thể đã biết
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của tổng thể chưa biết
D. Khi so sánh hai tổng thể
59. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến
D. Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị
60. Điều gì xảy ra với giá trị tới hạn (critical value) khi mức ý nghĩa (alpha) giảm?
A. Giá trị tới hạn giảm
B. Giá trị tới hạn tăng
C. Giá trị tới hạn không thay đổi
D. Không thể xác định
61. Nếu bạn có một biến định tính với 3 nhóm, bạn cần tạo bao nhiêu biến giả để đưa vào mô hình hồi quy?
62. Trong mô hình hồi quy đa biến, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để biểu diễn các biến định lượng.
B. Để biểu diễn các biến định tính.
C. Để giảm thiểu đa cộng tuyến.
D. Để giảm thiểu phương sai sai số thay đổi.
63. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘d’ đại diện cho điều gì?
A. Bậc của trung bình trượt (moving average).
B. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
C. Bậc của tích hợp (integration).
D. Phương sai của sai số.
64. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘q’ đại diện cho điều gì?
A. Bậc của trung bình trượt (moving average).
B. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
C. Bậc của tích hợp (integration).
D. Phương sai của sai số.
65. Nếu giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), chúng ta nên làm gì?
A. Chấp nhận giả thuyết không đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết không đúng.
C. Không thể kết luận.
D. Tăng kích thước mẫu.
66. Trong phân tích bảng điều khiển (panel data), hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects) được sử dụng khi nào?
A. Khi các hiệu ứng không quan sát được có tương quan với các biến độc lập.
B. Khi các hiệu ứng không quan sát được không có tương quan với các biến độc lập.
C. Khi các hiệu ứng quan sát được có tương quan với các biến độc lập.
D. Khi các hiệu ứng quan sát được không có tương quan với các biến độc lập.
67. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Đa cộng tuyến.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Tự tương quan.
D. Tính dừng của chuỗi thời gian.
68. Mô hình ARIMA được sử dụng để làm gì?
A. Để dự báo các biến định tính.
B. Để dự báo chuỗi thời gian.
C. Để kiểm tra đa cộng tuyến.
D. Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
69. Trong phân tích bảng điều khiển (panel data), hiệu ứng cố định (fixed effects) được sử dụng để kiểm soát điều gì?
A. Các đặc điểm không quan sát được thay đổi theo thời gian.
B. Các đặc điểm không quan sát được không thay đổi theo thời gian.
C. Các đặc điểm quan sát được thay đổi theo thời gian.
D. Các đặc điểm quan sát được không thay đổi theo thời gian.
70. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của hệ số hồi quy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Sai số chuẩn tăng lên.
B. Sai số chuẩn giảm xuống.
C. Sai số chuẩn không đổi.
D. Không thể xác định.
71. Trong phân tích hồi quy tuyến tính đơn, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
C. Mức độ biến động của biến độc lập.
D. Mức độ biến động của sai số.
72. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) xảy ra khi nào?
A. Khi phương sai của sai số không đổi trên tất cả các giá trị của biến độc lập.
B. Khi phương sai của sai số thay đổi trên các giá trị khác nhau của biến độc lập.
C. Khi các biến độc lập có mối tương quan cao.
D. Khi mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
73. Trong kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy, giá trị p (p-value) thể hiện điều gì?
A. Xác suất hệ số hồi quy bằng 0.
B. Xác suất quan sát được kết quả hiện tại (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không đúng là đúng.
C. Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy.
D. Độ lớn của hệ số hồi quy.
74. Mô hình Logit và Probit được sử dụng khi nào?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary).
C. Khi biến phụ thuộc là biến đếm (count).
D. Khi biến phụ thuộc là biến chuỗi thời gian.
75. Tự tương quan (autocorrelation) xảy ra khi nào?
A. Khi các sai số độc lập với nhau.
B. Khi các sai số có mối tương quan với nhau.
C. Khi các biến độc lập có mối tương quan với nhau.
D. Khi phương sai của sai số không đổi.
76. Hàm liên kết (link function) trong mô hình Probit là gì?
A. Hàm phân phối chuẩn tích lũy.
B. Hàm logistic.
C. Hàm mũ.
D. Hàm tuyến tính.
77. Hệ quả của đa cộng tuyến (multicollinearity) là gì?
A. Ước lượng hệ số hồi quy trở nên ổn định hơn.
B. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy tăng lên.
C. Giá trị p (p-value) của hệ số hồi quy giảm xuống.
D. R-squared của mô hình giảm xuống.
78. Nghiệm đơn vị (unit root) là gì?
A. Một giá trị của biến độc lập làm cho biến phụ thuộc bằng 0.
B. Một đặc điểm của chuỗi thời gian không dừng.
C. Một giá trị của hệ số hồi quy bằng 1.
D. Một giá trị của sai số bằng 0.
79. Tương tác giữa hai biến độc lập trong mô hình hồi quy có nghĩa là gì?
A. Hai biến độc lập có mối tương quan cao.
B. Ảnh hưởng của một biến độc lập lên biến phụ thuộc phụ thuộc vào giá trị của biến độc lập còn lại.
C. Hai biến độc lập có ảnh hưởng giống nhau lên biến phụ thuộc.
D. Hai biến độc lập không có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc.
80. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy ước lượng điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc.
B. Độ lệch chuẩn của biến độc lập.
C. Độ lệch chuẩn của sai số ngẫu nhiên.
D. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của hệ số hồi quy.
81. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy với R-squared là 0.85. Điều này có nghĩa là gì?
A. 85% sự thay đổi của biến độc lập giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
B. 85% sự thay đổi của biến phụ thuộc giải thích được sự thay đổi của biến độc lập.
C. Mô hình dự đoán chính xác 85% các giá trị của biến phụ thuộc.
D. Sai số của mô hình là 85%.
82. Thông tin Akaike (AIC) và tiêu chí Bayesian (BIC) được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Để lựa chọn mô hình tốt nhất.
C. Để kiểm tra đa cộng tuyến.
D. Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
83. Kiểm định Hausman được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Để lựa chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên.
C. Để kiểm tra đa cộng tuyến.
D. Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
84. Hệ quả của phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) là gì?
A. Ước lượng hệ số hồi quy trở nên không chệch.
B. Ước lượng hệ số hồi quy trở nên chệch.
C. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy ước lượng không chính xác.
D. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy ước lượng chính xác hơn.
85. Kiểm định Dickey-Fuller được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
B. Để kiểm tra đa cộng tuyến.
C. Để kiểm tra nghiệm đơn vị.
D. Để kiểm tra tự tương quan.
86. Đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi có một mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo hoặc gần hoàn hảo giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
B. Khi có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Khi sai số có phương sai thay đổi.
D. Khi sai số không tuân theo phân phối chuẩn.
87. Mục đích của việc kiểm tra tính dừng (stationarity) trong phân tích chuỗi thời gian là gì?
A. Để đảm bảo phương sai của chuỗi thời gian không đổi.
B. Để đảm bảo trung bình của chuỗi thời gian không đổi.
C. Để tránh hồi quy giả (spurious regression).
D. Để xác định bậc của mô hình ARIMA.
88. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘p’ đại diện cho điều gì?
A. Bậc của trung bình trượt (moving average).
B. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
C. Bậc của tích hợp (integration).
D. Phương sai của sai số.
89. Mô hình ARCH và GARCH được sử dụng để làm gì?
A. Để dự báo giá trị trung bình của chuỗi thời gian.
B. Để mô hình hóa phương sai thay đổi theo thời gian (time-varying volatility).
C. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Để kiểm tra đa cộng tuyến.
90. Hàm liên kết (link function) trong mô hình Logit là gì?
A. Hàm phân phối chuẩn tích lũy.
B. Hàm logistic.
C. Hàm mũ.
D. Hàm tuyến tính.
91. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung vị của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh trung vị của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
92. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để dự báo chuỗi thời gian khi có xu hướng và tính thời vụ?
A. Trung bình động đơn giản.
B. Trung bình động có trọng số.
C. San bằng hàm mũ (Exponential smoothing).
D. Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average).
93. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào sau đây thể hiện sự biến động ngắn hạn và không đều đặn?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính thời vụ (Seasonality).
C. Chu kỳ (Cycle).
D. Tính ngẫu nhiên (Irregularity).
94. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương pháp nào sau đây được sử dụng để làm mịn dữ liệu và loại bỏ nhiễu?
A. Phân tích hồi quy.
B. Trung bình động (Moving average).
C. Kiểm định Dickey-Fuller.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
95. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Không thể xác định mà không có thông tin về độ lệch chuẩn.
96. Nếu bạn bác bỏ giả thuyết null, điều gì xảy ra với khả năng mắc lỗi loại II?
A. Khả năng mắc lỗi loại II tăng lên.
B. Khả năng mắc lỗi loại II giảm xuống.
C. Khả năng mắc lỗi loại II không thay đổi.
D. Không thể xác định mà không có thông tin về kích thước mẫu.
97. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
C. Xác suất mắc lỗi loại I.
D. Xác suất mắc lỗi loại II.
98. Một nhà quản lý muốn ước tính doanh thu trung bình hàng tháng của một chuỗi cửa hàng bán lẻ. Họ nên sử dụng phương pháp thống kê nào?
A. Phân tích hồi quy.
B. Kiểm định chi bình phương.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
99. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc có thang đo thứ bậc.
D. Khi muốn ước tính tham số của quần thể.
100. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên (ví dụ: từ 90% lên 95%)?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
D. Không thể xác định mà không có thông tin về kích thước mẫu.
101. Trong phân tích hồi quy, một biến độc lập được gọi là ‘có ý nghĩa thống kê’ khi nào?
A. Khi hệ số hồi quy của nó bằng 0.
B. Khi giá trị p của nó lớn hơn mức ý nghĩa (alpha).
C. Khi giá trị p của nó nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha).
D. Khi hệ số tương quan của nó gần bằng 1.
102. Khi so sánh hai mẫu độc lập, bạn sử dụng kiểm định Mann-Whitney U test thay vì kiểm định t khi nào?
A. Khi kích thước mẫu lớn.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi phương sai của hai mẫu bằng nhau.
D. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
103. Trong phân tích hồi quy đa biến, điều gì xảy ra nếu có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập?
A. Mô hình trở nên chính xác hơn.
B. Các hệ số hồi quy trở nên không ổn định và khó giải thích.
C. Sai số chuẩn của ước lượng giảm xuống.
D. Giá trị R-squared giảm xuống.
104. Giả sử một công ty muốn kiểm tra xem có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng giữa ba phương pháp dịch vụ khác nhau. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Phân tích hồi quy tuyến tính.
B. Kiểm định t độc lập.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định chi bình phương.
105. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các trung bình nhóm?
A. Hệ số tương quan.
B. Giá trị t.
C. Giá trị F.
D. Độ lệch chuẩn.
106. Một nhà nghiên cứu muốn kiểm tra xem có mối liên hệ giữa giới tính và việc lựa chọn sản phẩm (A hoặc B) của khách hàng hay không. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất?
A. Phân tích hồi quy.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định chi bình phương.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
107. Một nhà phân tích muốn xác định xem có sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ khách hàng hài lòng giữa các khu vực địa lý khác nhau hay không. Kiểm định thống kê nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Phân tích hồi quy tuyến tính.
C. Kiểm định chi bình phương.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
108. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Sai số chuẩn tăng lên.
B. Sai số chuẩn không thay đổi.
C. Sai số chuẩn giảm xuống.
D. Không thể xác định mà không có thông tin về độ lệch chuẩn.
109. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để so sánh trung bình của hai mẫu?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
D. Khi các mẫu không độc lập.
110. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các phần dư (residuals) không tuân theo phân phối chuẩn?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy trở nên không chệch.
B. Các kiểm định giả thuyết trở nên không đáng tin cậy.
C. R-squared trở nên lớn hơn.
D. Mô hình trở nên chính xác hơn.
111. Khi so sánh hai phương pháp quảng cáo, bạn phát hiện ra rằng phương pháp A có trung bình doanh thu cao hơn phương pháp B, nhưng sự khác biệt này không có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là gì?
A. Phương pháp A chắc chắn tốt hơn phương pháp B.
B. Phương pháp B chắc chắn tốt hơn phương pháp A.
C. Không có đủ bằng chứng để kết luận rằng có sự khác biệt thực sự giữa hai phương pháp.
D. Có một lỗi trong quá trình phân tích.
112. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số thực sự nằm ngoài khoảng tin cậy.
B. Có 95% khả năng tham số thực sự nằm trong khoảng tin cậy.
C. Khoảng tin cậy này chứa 95% các giá trị trong mẫu.
D. Giá trị p là 0.05.
113. Một công ty muốn ước tính khoảng tin cậy cho tỷ lệ khách hàng hài lòng với sản phẩm mới. Kích thước mẫu cần thiết để đạt được độ chính xác mong muốn phụ thuộc vào yếu tố nào?
A. Chỉ độ lệch chuẩn của quần thể.
B. Chỉ mức độ tin cậy mong muốn.
C. Cả mức độ tin cậy mong muốn và ước tính sơ bộ về tỷ lệ mẫu.
D. Không yếu tố nào cả.
114. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
B. Mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Sai số chuẩn của ước lượng hồi quy.
D. Tổng bình phương sai số (SSE).
115. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Phân tích hồi quy.
B. Kiểm định Dickey-Fuller.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định chi bình phương.
116. Trong phân tích hồi quy, nếu bạn thêm nhiều biến độc lập vào mô hình, điều gì xảy ra với R-squared?
A. R-squared luôn giảm.
B. R-squared luôn tăng.
C. R-squared có thể tăng hoặc giảm.
D. R-squared không thay đổi.
117. Trong kiểm định giả thuyết, giá trị p (p-value) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất mắc lỗi loại I.
C. Xác suất thu được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Mức ý nghĩa (alpha).
118. Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Sai số chuẩn của ước lượng hồi quy.
D. Giá trị p của các biến độc lập.
119. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
120. Một công ty muốn dự đoán doanh số bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo. Kỹ thuật thống kê nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định chi bình phương.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Phân tích hồi quy.
D. Ước lượng khoảng tin cậy.
121. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn của hệ số hồi quy ước lượng điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của hệ số ước lượng.
B. Tổng sai số của mô hình.
C. Sai số lớn nhất có thể xảy ra trong mô hình.
D. Giá trị trung bình của sai số.
122. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết biểu thị điều gì?
A. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không là đúng.
B. Mức ý nghĩa của kiểm định.
C. Xác suất giả thuyết không là đúng.
D. Sai số loại I.
123. Mô hình ARIMA là gì?
A. Một mô hình chuỗi thời gian kết hợp các thành phần tự hồi quy (AR), tích hợp (I) và trung bình trượt (MA).
B. Một mô hình hồi quy tuyến tính.
C. Một mô hình hồi quy phi tuyến tính.
D. Một mô hình phân tích phương sai.
124. Đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Có sự tương quan cao giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
B. Biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Sai số có phương sai thay đổi.
D. Mô hình hồi quy không tuyến tính.
125. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘p’ đại diện cho gì?
A. Bậc của thành phần tự hồi quy (AR).
B. Bậc của thành phần tích hợp (I).
C. Bậc của thành phần trung bình trượt (MA).
D. Số lượng sai phân cần thiết để làm cho chuỗi dừng.
126. Phương pháp sai phân (differencing) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Chuyển đổi chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng.
B. Xác định xu hướng của chuỗi thời gian.
C. Xác định tính mùa vụ của chuỗi thời gian.
D. Loại bỏ hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
127. Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta có thể làm gì?
A. Loại bỏ một hoặc nhiều biến độc lập có tương quan cao.
B. Tăng kích thước mẫu.
C. Sử dụng phương pháp hồi quy Ridge.
D. Tất cả các đáp án trên.
128. Trong phân tích hồi quy, hiện tượng ‘overfitting’ xảy ra khi nào?
A. Mô hình quá phức tạp và phù hợp quá chặt với dữ liệu huấn luyện.
B. Mô hình quá đơn giản và không thể nắm bắt được mối quan hệ thực tế.
C. Dữ liệu có nhiều giá trị ngoại lệ.
D. Các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
129. Ý nghĩa của việc kiểm định giả thuyết trong phân tích hồi quy là gì?
A. Đánh giá xem có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không.
B. Chứng minh tính đúng đắn của mô hình.
C. Xác định hệ số tương quan giữa các biến.
D. Ước lượng giá trị của các hệ số hồi quy.
130. Nghiệm đơn vị (unit root) là gì?
A. Một đặc điểm của chuỗi thời gian không dừng.
B. Một đặc điểm của chuỗi thời gian dừng.
C. Một loại sai số trong mô hình hồi quy.
D. Một loại biến giả.
131. Hàm liên kết (link function) trong hồi quy tổng quát hóa (Generalized Linear Models – GLM) là gì?
A. Một hàm chuyển đổi giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc sang một thang đo tuyến tính.
B. Một hàm ước lượng các hệ số hồi quy.
C. Một hàm kiểm tra các giả định của mô hình.
D. Một hàm dự báo giá trị của biến phụ thuộc.
132. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘d’ đại diện cho gì?
A. Số lượng sai phân cần thiết để làm cho chuỗi dừng.
B. Bậc của thành phần tự hồi quy (AR).
C. Bậc của thành phần trung bình trượt (MA).
D. Phương sai của sai số.
133. Tự tương quan (autocorrelation) là gì?
A. Các sai số có tương quan với nhau qua các thời điểm hoặc quan sát.
B. Các biến độc lập có tương quan với nhau.
C. Biến phụ thuộc có tương quan với chính nó.
D. Sai số có phương sai thay đổi.
134. Hàm hồi quy mẫu (Sample Regression Function – SRF) là gì?
A. Một ước lượng của hàm hồi quy tổng thể (Population Regression Function – PRF).
B. Hàm hồi quy tổng thể thực tế.
C. Sai số của mô hình hồi quy.
D. Độ lệch chuẩn của sai số.
135. Phương pháp kiểm định chéo (cross-validation) được sử dụng để làm gì?
A. Đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới.
B. Ước lượng các hệ số hồi quy.
C. Xác định các biến độc lập quan trọng.
D. Kiểm tra các giả định của mô hình.
136. Hàm hồi quy tổng thể (Population Regression Function – PRF) mô tả điều gì?
A. Mối quan hệ thực tế giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong toàn bộ quần thể.
B. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong mẫu.
C. Sai số của mô hình hồi quy.
D. Độ lệch chuẩn của sai số.
137. Để tránh hiện tượng ‘overfitting’, chúng ta có thể làm gì?
A. Sử dụng kỹ thuật chính quy hóa (regularization).
B. Tăng kích thước mẫu.
C. Sử dụng phương pháp kiểm định chéo (cross-validation).
D. Tất cả các đáp án trên.
138. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy với R-squared là 0.85. Điều này có nghĩa là gì?
A. 85% sự biến động của biến độc lập được giải thích bởi biến phụ thuộc.
B. 15% sự biến động của biến phụ thuộc không được giải thích bởi mô hình.
C. 85% sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.
D. Mô hình không phù hợp với dữ liệu.
139. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tự tương quan trong sai số.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính dừng của chuỗi thời gian.
140. Hồi quy Ridge (Ridge regression) là gì?
A. Một kỹ thuật hồi quy được sử dụng để giảm thiểu ảnh hưởng của đa cộng tuyến.
B. Một kỹ thuật hồi quy được sử dụng khi phương sai sai số thay đổi.
C. Một kỹ thuật hồi quy được sử dụng khi có tự tương quan.
D. Một kỹ thuật hồi quy phi tuyến tính.
141. Trong phân tích hồi quy, nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), chúng ta nên làm gì?
A. Bác bỏ giả thuyết không.
B. Chấp nhận giả thuyết không.
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Giảm mức ý nghĩa.
142. Mục đích của việc đánh giá phần dư (residual diagnostics) trong mô hình hồi quy là gì?
A. Kiểm tra xem các giả định của mô hình hồi quy có được đáp ứng hay không.
B. Ước lượng các hệ số hồi quy.
C. Xác định các biến độc lập quan trọng.
D. Dự báo giá trị của biến phụ thuộc.
143. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc là gì?
A. Một biến định tính có hai hoặc nhiều giá trị.
B. Một biến định lượng liên tục.
C. Một biến thời gian.
D. Một biến ngẫu nhiên.
144. Trong phân tích hồi quy đa biến, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Biểu diễn các biến định tính (qualitative variables).
B. Biểu diễn các biến định lượng (quantitative variables).
C. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
145. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) là gì?
A. Phương sai của sai số không đồng nhất qua các giá trị của biến độc lập.
B. Giá trị trung bình của sai số khác không.
C. Các sai số có tương quan với nhau.
D. Sai số tuân theo phân phối chuẩn.
146. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘q’ đại diện cho gì?
A. Bậc của thành phần trung bình trượt (MA).
B. Bậc của thành phần tự hồi quy (AR).
C. Số lượng sai phân cần thiết để làm cho chuỗi dừng.
D. Giá trị trung bình của chuỗi.
147. Mục đích của việc kiểm tra tính dừng (stationarity) trong phân tích chuỗi thời gian là gì?
A. Đảm bảo rằng các thuộc tính thống kê của chuỗi không thay đổi theo thời gian.
B. Xác định xu hướng của chuỗi thời gian.
C. Xác định tính mùa vụ của chuỗi thời gian.
D. Xác định sự tương quan giữa các chuỗi thời gian.
148. Trong phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
B. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
C. Mức độ ảnh hưởng của các biến ngoại sinh.
D. Mức độ biến động của sai số.
149. Kỹ thuật chính quy hóa (regularization) trong hồi quy là gì?
A. Một phương pháp thêm một thành phần phạt vào hàm mục tiêu để giảm độ phức tạp của mô hình.
B. Một phương pháp loại bỏ các biến độc lập không quan trọng.
C. Một phương pháp chuyển đổi dữ liệu.
D. Một phương pháp kiểm tra các giả định của mô hình.
150. Kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan trong sai số.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính dừng của chuỗi thời gian.
