Đa cộng tuyến ở mức độ nghiêm trọng gây ra hậu quả nào sau đây?

• A. Phương sai cùa các ưởc lượng OLS trở nên nhỏ đi.

• B. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.

• C. Giá trị thống kê t trở nên nhỏ đi, chẳng hạn là -4.522 thay vì là -1.306.

• D. Các ước lưọng OLS rất nhạy với những thay đổi nhỏ trong số liệu.

Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta cần phải

• A. bỏ biến.

• B. thêm biển.

• C. sử dụng phưong pháp bình phương nhỏ nhất có trọng số.

• D. sử dụng phưong pháp sai phân tổng quát

Sai số ngẫu nhiên Ui không dùng để thay thé cho

• A. các biến ảnh hưởng đến biến Y.

• B. các biến ảnh hưởng đến biến Y nhưng không có số liệu.

• C. các biến có ảnh hưởng rất nhỏ, không đáng kể đến biến Y.

• D. các biến ảnh hường đến biến Y mà chúng ta không biết hoặc biết không rõ

Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn, ước lượng hệ số góc và hệ số chặn khác 0 cho biết

• A. đường hồi quy mẫu sẽ cắt trục tung và trục hoành tại 2 điểm phân biệt.

• B. đường hồi quy mẫu sỗ cắt trục tung và trục hoành.

• C. đường hồi quy tổng thể sẽ cắt trục tung và trục hoành.

• D. đường hồi quy tổng thể sẽ cắt trục tung và trục hoành tại 2 điểm phân biệt

Khi chúng ta thay đổi dạng mô hình, nếu ước lưọng hệ số của biến giải thích mà chúng ta quan tâm thay đổi quá nhiều thì

• A. điều này có nguyên nhân từ sự biến động của bản thân mẫu quan sát.

• B. chúng ta nên thay đổi đơn vị đo của biến này, khi đó, khác biệt sẽ trở nên nhỏ đi.

• C. điều này thường là dấu hiệu cho thấy mô hình gốc bị bỏ sót biến cần thiết.

• 
  D. chúng ta nên chọn dạng mô hình mà biến đó có ý nghĩa thổng kê nhất.

Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn, giả thiết E(X/U)=0 có nghĩa là

• A. Về trung bình , chia sai số cho biến giải thích nhận được giá trị bằng 0

• B. Sai số ngẫu nhiên không có quan hệ với biến giải thích

• C. Trung bình mẫu của X lớn hơn rất nhiều trung bình mẫu của sai số

• D. Kỳ vọng có điều kiện của sai số cho bởi biến giải thích bằng 0

Khi mô hình hồi quy bội bị bỏ xót biến

• A. Có thể sử dụng kiểm định hai phía để xem xét ảnh hưởng đồng thời của tất cả các biến giải thích có trong mô hình hồi quy biến phụ thuộc

• B. Ước lượng của các biến giải thích có trong mô hình sẽ bị chệch nếu có ít nhất một biến giải thích có tương quan với biến bỏ xót

• C. Ước lượng của các biến giải thích có trong mô hình luôn bị chệch

• D. Tính có ý nghĩa hay không có ý nghĩa thống kê của các hệ số góc là không thay đổi khi thêm biến bị bỏ xót vào mô hình

Khi mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, chúng ta nên sử dụng phương pháp ước lương

• A. Bình phương nhỏ nhất

• 
  B. Bình phương nhỏ nhất có trọng số

• C. Sai phân tổng quát

• D. Vòng lặp Cochrane-Orcuit

Trong mô hình hồi quy với X là biến liên tục và D là biến giả,

• A. Là khác biệt về trung bình của Y trong hai mô hình ứng với D=1 và D=0
  

• B. Chỉ ra sự khác biệt nếu có về hệ số chặn của hai mô hình hồi quy ứng với D=1 và D=0

• C. Thường có giá trị dương

• D. Chỉ ra sự khác biệt (nếu có) về hệ số góc của hai hồi quy ứng với D=1 và D=0

Đa cộng tuyến có thể gây ra những hậu quả nào sau đây?
A. Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy sai
B. Độ lớn của các ước lượng của hệ số hồi quy sai
C. Khi thêm hay bớt biến vào mô hình, các ước lượng thay đổi rất lớn

• không có đáp án chính xác

• D. Cả A B C