Hồi quy (bản sát 2)

Hồi quy tuyến tính đơn biến dùng để làm gì?

• Kiểm tra sự khác biệt trung bình

• Kiểm tra tính đồng nhất phương sai

• Dự đoán Y từ một X duy nhất

• Kiểm định độc lập

Phương trình hồi quy tuyến tính đơn biến là:

• Y = aX² + bX + c

• Y = aX + e

• Y' = a + bX + e

• Y' = a + bX

Trong phương trình hồi quy Y' = a + bX + e, "b" là gì?

• Hệ số chặn

• Giá trị dự đoán

• Sai số

• Hệ số dốc

Mục đích của phân tích hồi quy tuyến tính là gì?

• So sánh tỷ lệ giữa hai nhóm

• Dự đoán giá trị của biến phụ thuộc

• Tính trung bình cộng

• Xác định phân phối chuẩn

Trong hồi quy đa biến, điều kiện để sử dụng là:

• Biến Y phải là nhị phân

• Các X độc lập với nhau

• X là biến phân loại

• Không cần kiểm tra giả định

Giả định "linearity" trong hồi quy có nghĩa là gì?

• Các biến có phân phối chuẩn

• MQH giữa X và Y là tuyến tính

• Không có điểm ngoại lai

• Các X phải có phương sai bằng nhau

Giả định "homoscedasticity" nghĩa là:

• Phần dư có phương sai không đổi

• Biến độc lập phân phối đều

• Biến phụ thuộc không có ngoại lệ

• Không có mối quan hệ giữa X và Y

Khi giả định homoscedasticity bị vi phạm, kết quả nào sau đây dễ xảy ra?

• Ước lượng hệ số chính xác hơn

• Sai số chuẩn bị sai lệch

• R tăng lên

• Mô hình tốt hơn

Multicollinearity là gì?

• MQH tuyến tính giữa Y và e

• Sự tương quan cao giữa các biến độc lập

• MQH nghịch giữa Y và X

• Tương quan giữa phần dư

Dấu hiệu phổ biến của multicollinearity là:

• Durbin-Watson 10

• Cook's D > 1

• R² < 0.1