Câu hỏi về hồi quy đa biến

Mô hình hồi quy đa biến bao gồm:

• Một biến phụ thuộc và một biến độc lập

• Một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập

• Nhiều biến phụ thuộc và một biến độc lập

• Nhiều biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập

Mục tiêu chính của hồi quy đa biến là:

• Tìm ra biến phụ thuộc

• Xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập

• Dự báo giá trị của biến độc lập

• Ước lượng và dự báo biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập

Điều kiện quan trọng để sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính là:

• Dữ liệu phải là số nguyên

• Các biến phải độc lập tuyến tính

• Có ít nhất 5 biến

• Các biến phải phụ thuộc vào nhau

Trong hồi quy đa biến, nếu biến độc lập có mối tương quan cao với nhau, hiện tượng đó được gọi là:

• Tự tương quan

• Phân tán sai số

• Đa cộng tuyến

• Phương sai thay đổi

Phương pháp OLS là viết tắt của:

• Ordinary Least Squares

• Optimal Linear Solution

• One Linear Statistic

• Ordinary Logarithmic Statistics

Ước lượng OLS tìm cách:

• Tối đa hóa sai số

• Tối thiểu hóa tổng bình phương sai số

• Tối thiểu hóa biến động

• Tối đa hóa phương sai

Điều kiện Gauss-Markov KHÔNG bao gồm:

• Phần dư có trung bình bằng 0

• Phần dư có phương sai không đổi

• Các phần dư có tương quan với nhau

• Biến độc lập không bị nhiễu

Thống kê R-squared cho biết:

• Độ chính xác của mô hình

• Mức độ giải thích của biến độc lập đối với biến phụ thuộc

• Số lượng quan sát

• Sự phù hợp của phương pháp ước lượng

R-squared có giá trị nằm trong khoảng:

• [0;1]

• [-1;1]

• [0;∞)

• (-∞;0)

R-squared hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) được dùng khi:

• Mô hình không có biến nào

• Số lượng biến độc lập thay đổi

• Chỉ có một biến độc lập

• Mô hình bị sai số