Free Printable Danh sách nhóm sinh viên - Báo cáo cuối kỳ Kinh tế lượng

1.

1. Nội dung của phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) là tìm các ước lượng hệ số hồi quy sao cho

a)

A. Tổng bình phương phần dư bằng 0

b)

B. Tổng bình phương các phần dư là nhỏ nhất

c)

C. Tổng các phần dư bằng 0

d)

D. Tổng các phần dư là nhỏ nhất

2.

2. Một công ty có đường cầu: Qi = β1 + β2*Pi + Ui , trong đó Q là lượng hàng bán được (1000 sản phẩm) và P là giá (triệu đồng/sản phẩm). Trong 8 quý gần nhất quá khứ công ty có mức giá (triệu đồng/sản phẩm) và lượng hàng bán được (1000 sản phẩm) như sau. Cho mức ý nghĩa 10%.
Hệ số tương quan của mô hình là:

a)

A. 0.985

b)

B. -0.985

c)

C. 0.885

d)

D. -0.885

3.

3. Cho hàm hồi quy sau: Yi=0.541+0.231LnXi+ei. Ước lượng hệ số gốc trong mô hình cho biết

a)

A. Nếu X thay đổi 1 đơn vị thì ước lượng GTTB của Y thay đổi 23.12%

b)

B. Nếu X thay đổi 1 đơn vị thì ước lượng GTTB của Y thay đổi 0.231 đơn vị

c)

C. Nếu X thay đổi 1 % thì ước lượng GTTB của Y thay đổi 0.002 đơn vị

d)

D. Nếu X thay đổi 1% thì ước lượng GTTB của Y thay đổi 0.231%

4.

4. Cho hàm hồi quy sau : LnYi=0.541+0.231Xi+ei. Ước lượng hệ số gốc trong mô hình cho biết

a)

A. Nếu X thay đổi 1 đơn vị thì ước lượng GTTB của Y thay đổi 23.12%

b)

B. Nếu X thay đổi 1 % thì ước lượng GTTB của Y thay đổi 0.231%

c)

C. Nếu X thay đổi 1 đơn vị thì ước lượng GTTB của Y thay đổi 0.231%

d)

D. Nếu X thay đổi 1 % thì ước lượng GTTB của Y thay đổi 0.002 đơn vị

5.

5. Đâu không phải là khái niệm của kinh tế lượng

a)

A. KTL bao gồm việc áp dụng thống kê toán cho các số liệu kinh tế để củng cố về mặt thực nghiệm cho các mô hình do các nhà kinh tế đề xuất và tìm lời giải bằng số

b)

B. KTL là sự phân tích về lượng các vấn đề kinh tế hiện thời, dựa trên việc vận dụng đồng thời lý thuyết và thực tế được thực hiện bằng phương pháp suy đoán thích hợp

c)

C. KTL là một môn khoa học nghiên cứu mặt lượng trong mối liên hệ mật thiết với mặt chất của các mối quan hệ giữa các biến kinh tế

d)

D. KTL kiểm định thực nghiệm các quy luật kinh tế

6.

6. Đâu KHÔNG phải tính chất của hệ số tương quan?

a)

A. Dấu của hệ số tương quan có thể dương có thể âm

b)

B. Hệ số tương quan có tính chất đối xứng

c)

C. Dấu của hệ số tương quan ngược với dấu của hệ số gốc

d)

D. Hệ số tương quan chỉ là đại lượng do sự kết hợp tuyến tính, không có ý nghĩa để mô tả mối quan hệ phi tuyến

7.

7. Dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến là:

a)

A. R² cao nhưng các hệ số không có ý nghĩa thống kê

b)

B. R² thấp và các hệ số có ý nghĩa

c)

C. p-value của tất cả hệ số nhỏ

d)

D. Sai số chuẩn nhỏ

8.

8. Tự tương quan thường gặp trong dữ liệu:

a)

A. Cắt ngang

b)

B. Chuỗi thời gian

c)

C. Dữ liệu bảng

d)

D. Ngẫu nhiên

9.

9. Cho hàm hồi quy Yi = ^β1 + ^β2*Xi + ei. Ý nghĩa ^β1 là

a)

A. ƯLGT trung bình của biến phụ thuộc Y thay đổi thi biến độc lập X thay đổi 1 đơn vị

b)

B. GTTB của biến phụ thuộc Y thay đổi khi biến độc lập X thay đổi 1 đơn vị

c)

C. ƯLGT trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X nhận giá trị 0

d)

D. GTTB của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X nhận giá trị 0

10.

10. Hệ số Durbin–Watson (DW) dùng để kiểm tra:

a)

A. Phương sai thay đổi

b)

B. Tự tương quan

c)

C. Đa cộng tuyến

d)

D. Sai số chuẩn

11.

11. Khi phương sai sai số thay đổi, ước lượng OLS:

a)

A. Không còn tuyến tính

b)

B. Không chệch nhưng không hiệu quả

c)

C. Bị chệch và không hiệu quả

d)

D. Không thể tính được

12.

12. Chọn công thức kỳ vọng đúng:

a)

A. E(Y∣X_i) = β_{1 +}β₂X_i²

b)

B. E(Y|Xi) = β1 + β2 1/Xi

c)

C. E(Y|Xi) = β1 + β2*ln(Xi)

d)

D. E(Y∣X_i) = (β_{1 +}β₂X_i)²

13.

13. Từ kết quả hồi quy: = 15.77679 - 0.714286P với hệ số _P = -0.714286, sai số chuẩn của hệ số là SE( _P) = 0.050770 và t = -14.06905. Ở mức ý nghĩa α = 0.01, kết luận nào đúng về ảnh hưởng của giá P đến lượng cầu Q?

a)

A. Không bác bỏ H₀: β_P = 0; biến giá không có ý nghĩa thống kê với Q ở mức 1%.

b)

B. Bác bỏ H₀: β_P = 0; biến giá có ý nghĩa âm với Q ở mức 1%.

c)

C. Bác bỏ H₀: β_P = 0; nhưng không thể xác định dấu của ảnh hưởng do t-statistic âm.

d)

D. Không đủ thông tin vì thiếu giá trị p-value.

14.

14. Có nhận định “Khi mức giá giảm 2 triệu đồng/sản phẩm thì lượng hàng bán được sẽ tăng nhiều hơn 800 sản phẩm?”. Giả thiết H0 cho nhận định trên là:

a)

A. β2 ≤ -0.4

b)

B. β1 ≤ -0.4

c)

C. β2 ≤ 0.4

d)

D. β2 < 0.4

15.

15. Để đánh giá mối quan hệ thời gian tự học trong ngày (X – giờ) với kết quả học tập năm thứ nhất của sinh viên trường Đại học Hàng hải Việt Nam (Y – điểm), tiến hành thu thập số liệu ngẫu nhiên của 15 sinh viên. Tiến hành hồi quy Y theo X (MH1) thu được kết quả hồi quy sau, biết độ tin cậy 90%. Giả sử bạn muốn kiểm định mức độ phù hợp chung của mô hình (kiểm định F) với mức ý nghĩa 5%. Hãy chọn phát biểu đúng nhất:

a)

A. Vì F = 535.3368 và p = 0.000000 < 0.05, nên bác bỏ giả thuyết H₀: β_X = 0; mô hình phù hợp có ý nghĩa thống kê.

b)

B. Vì F = 535.3368 nhưng R²< 0.99, nên mô hình chưa đủ tốt để sử dụng.

c)

C. Vì p = 0.000000 < 0.05, nên không bác bỏ giả thuyết H₀.

d)

D. Mô hình không thể kiểm định F vì chỉ có một biến độc lập

16.

16. Khi đơn giá tăng lên 1 triệu đồng/tấn thì lượng cung tăng lên bao nhiêu tấn/tháng

a)

A. 4.125 ~ 6.116

b)

B. 0.3183 ~ 0.5355

c)

C. 1.493 ~ 11.197

d)

D. 0.4125 ~ 0.6116

17.

17. Với bộ số liệu của 10 hộ gia đình ta có kết quả như sau: RSS = 8,462; TSS = 36,9. Tính hệ số xác định của hàm hồi quy. Lưu ý: Lấy kết quả sau dấu thập phân đúng 2 chữ số.

a)

A. 0,77

b)

B. 7,7

c)

C. 4,36

d)

D. 0,23

18.

18. Dựa vào số liệu thống kê về chi tiêu (Y-triệu đồng), thu nhập đi làm thêm (X-triệu đồng) và trợ cấp của gia đình (Z-triệu đồng). Trong tháng 12/2020 của 1 nhóm sinh viên khoa Kinh tế trường ĐHHHVN, ta thu được kết quả hồi quy: Yi=1.5-0.04Xi+0.87Zi+ei. Hàm hồi quy mới với đơn vị của chi tiêu, thu nhập đi làm thêm và trợ cấp của gia đình là ngàn đồng là:

a)

A. Yi* = 1500 - 40Xi* + 870Zi* + ei*

b)

B. Yi* = 1500 - 0.00004Xi* + 0.00087Zi* + ei*

c)

C. Yi* = 1500 - 0.04Xi* + 0.87Zi* + ei*

d)

D. Yi* = 1.5 - 40Xi* + 870Zi* + ei*

19.

19. Một công ty bảo hiểm nhân thọ thu thập số liệu về chỉ tiêu cho y tế - Y (USD/năm), thu nhập khả dụng - X (USD/năm) và số điếu thuốc lá hút trung bình trong ngày - Z (điếu/ngày) của một số khách hàng. Tiến hành hồi quy Y theo X và Z thu được hàm hồi quy: Y_i= β_{0 +}β₁*X_i ₊β₂*Z_i + e_i.Để phù hợp với các lý thuyết kinh tế, dấu của β₁, β₂ lần lượt là:

a)

A. Dương, Dương

b)

B. Âm, Dương

c)

C. Âm, Âm

d)

D. Dương, Âm

20.

20. Trong mô hình hồi quy đa biến, nếu biến độc lập là biến đại diện cho giới tính (nam = 1, nữ = 0), thì hệ số của biến giả thể hiện:

a)

A. Tác động của giới tính lên Y khi các yếu tố khác không đổi

b)

B. Độ dốc của hàm hồi quy

c)

C. Độ biến thiên của sai số

d)

D. Tỷ lệ xác suất thành công

21.

21. Trong mô hình chuỗi thời gian, hệ số Durbin–Watson gần 0 biểu hiện:

a)

A. Không có tự tương quan

b)

B. Tự tương quan dương mạnh

c)

C. Tự tương quan âm mạnh

d)

D. Phương sai của sai số không đồng nhất

22.

22. Nghiên cứu lượng bán gas (Q) phụ thuộc vào giá (P) của 27 quan sát cho kết quả sau:

Ordinary Least Squares Estimation

Dependent variable is Q

27 observations used for estimation...

---------------------------------------------------------------------------

Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]

INPT 10.31076 3.283121 3.986638[.0004]

P 0.389687 0.118694 3.283121[.0028]

---------------------------------------------------------------------------

R-Squared 0.28076 F-statistic F(1,25) 10.7788[.0027]

R-Bar-Squared 0.25217 S.E. of Regression 3.98967

---------------------------------------------------------------------------

Và cho biết: a = 5%, t_0.025(25)=2.06

Dựa vào kết quả trên, hãy kiểm định giả thuyết "khi giá gas (P) tăng 1 nghìn đồng/bình thì lượng cung (Q) tăng 0.5 nghìn bình" (H0: B_P = 0.5) ở mức ý nghĩa 5%. Chọn kết luận đúng:

a)

A. t= -0.93. Không bác bỏ H0

b)

B. t= 3.28. Không bác bỏ H0

c)

C. t= -0.93. Bác bỏ H0

d)

D. t= 3.98. Bác bỏ H0

23.

23. Hồi quy biến sản lượng (S) theo lao động (L) và vốn (K) từ 20 quan sát cho kết quả (Mô hình UR):

Ordinary Least Squares Estimation

Dependent variable is S

20 observations used for estimation...

---------------------------------------------------------------------------

Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]

INPT -20.6583 22.0029 -0.93889[.361]

K 10.7720 2.1599 4.9874[.000]

L 17.2232 4.5279 3.8038[.001]

---------------------------------------------------------------------------

R-Squared 0.68369 F-statistic F(2,17) 21.5343[.000]

Residual Sum of Squareds 17925.5

---------------------------------------------------------------------------

nếu biết với mô hình S phụ thuộc L (Mô hình R) có hệ số chặn có RSS = 44152.1

Và cho biết: α = 5%; f_0.05(1,17) = 4.48. Sử dụng kiểm định F (kiểm định thu hẹp hồi quy) để đánh giá việc thêm biến Vốn (K) vào mô hình chỉ có Lao động (L) có ý nghĩa thống kê hay không?

a)

A. F ≈ 2.46. Không có ý nghĩa (Vì F < 4.48).

b)

B. F ≈ 24.87. Không có ý nghĩa (Vì F < 4.48).

c)

C. F ≈ 24.87. Không có ý nghĩa (Vì F > 4.48).

d)

D. F ≈ 0.68. Không có ý nghĩa (Vì F < 4.48).

24.

24. Hồi quy mô hình Cobb-Douglas dạng Log-Log LS = f(LK, LL) từ 20 quan sát cho kết quả: 13

Ordinary Least Squares Estimation

Dependent variable is LS

20 observations used for estimation...

---------------------------------------------------------------------------

Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]

INPT 2.7849 0.22746 12.639[.000]

LK 0.52178 0.093498 5.5806[.000]

LL 0.68225 0.14080 4.8457[.001]

---------------------------------------------------------------------------

Và cho biết: "Cho hiệp phương sai của các ước lượng ứng với các biến LK và LL bằng 0.0127. Cho t_0.025(17)= 2.11.

Hãy kiểm định giả thuyết "hiệu suất không đổi theo quy môở mức ý nghĩa 5%:

a)

A. t = 0.878. Không bác bỏ H0.

b)

B. t = 0.878. Bác bỏ H0.

c)

C. t = 1.204. Không bác bỏ H0

d)

D. t = 0.701. Bác bỏ H0

25.

25. Hồi quy QA (lượng bán) theo PA (giá bán), D (biến giả mùa, D=1 nếu mùa lạnh) và D*PA (biến tương tác) cho kết quả:

Dependent variable: QA

Included observations: 24

---------------------------------------------------------------------------

Variable Coefficient Standard Error T-statistic Prob

C 1972.7741 732.6264 2.726233 0.0130

PA -57.15100 9.466111 -6.037430 0.0000

D 885.5565 221.6018 3.996161 0.0001

D*PA 27.11565 10.98241 2.469006 0.0227

---------------------------------------------------------------------------

Hàm hồi quy mẫu (lượng bán QA theo giá PA) cho mùa lạnh (D=1) là gì?

a)

A. (QA)^= 1972.77 - 57.15PA

b)

B. (QA)^ = 2858.33 - 57.15PA.

c)

C. (QA)^ = 2858.33 - 30.03 PA

d)

D. (QA)^= 1972.77 - 30.03PA

26.

26. Cho số liệu sau:

Hồi quy QA theo PA, PB, QB cho kết quả: R² = 0.664147, F-statistic = 13.18, nhưng Prob(PB) = 0.7037 và Prob(QB) = 0.668017. Hồi quy phụ (hồi quy QB theo PA và PB) cho kết quả:

Dependent variable: QB

---------------------------------------------------------------------------

Variable Coefficient Standard Error T-statistic Prob

C 2006.367 356.1306 5.633796 0.0000

PA 0.141990 0.146923 0.966426 0.3448

PB -80.23378 0.347384 -230.9659 0.0000

---------------------------------------------------------------------------

R-Squared: 0.999643 F-statistic: 29441.88

---------------------------------------------------------------------------

Kết luận chính xác nhất về tình trạng của mô hình hồi quy QA ban đầu là gì?

a)

A. Mô hình không có đa cộng tuyến vì R² của hồi quy phụ theo PB, QB chỉ là 0.134.

b)

B. Mô hình bị đa cộng tuyến nghiêm trọng; QB gần như là một tổ hợp tuyến tính của PA và PB

c)

C. Mô hình bị phương sai sai số thay đổi, làm p-value của PB và QB bị sai.

d)

D. Mô hình bị tự tương quan, được chỉ ra bởi Durbin-Watson Stat = 2.44.

27.

27. Xét mô hình hồi quy: CT= β_{1 +}β₂KV ₊β₃TN + u_,Với CT là chi tiêu, KV là biến giả: KV=1 với hộ gia đình ở thành thị KV=0 với hộ gia đình ở nông thôn. Khi kiểm định về hệ số hồi quy, thì tiêu chuẩn kiểm định: T= _j–β*)/ Se(_j) (j=1, 2, 3, β* là số thực cho trước). Có số bậc tự do là:

a)

A. n

b)

B. n-3

c)

C. n-1

d)

D. n-2 (n là số quan sát dùng ước lượng mô hình)

28.

28. Xét mô hình hồi quy: CT= β_{1 +}β₂KV ₊β₃TN + u_, với CT là chi tiêu, KV là biến giả KV=1 với hộ gia đình ở thành thị. KV=0 với hộ gia đình ở nông thôn. Bậc tự do của thống kế T khi kiêm định cặp giả thuyết về hệ số … (j=1,2) là bao nhiêu?

a)

A. n

b)

B. 2

c)

C. n-1

d)

D. n – 2

29.

29. Kiểm định t cho hệ số β2 và β3 trong hồi quy bội

Mô hình: Y_i = β₁ + β₂X_2i + β₃X_3i + U_i
Kết quả hồi quy:
β1 = 4.2 (Se = 1.1)
β2 = 0.8 (Se = 0.25)
β3 = -0.5 (Se = 0.2)
n = 30.
Kiểm định H0: β₂ = β₃ = 0 ở mức ý nghĩa 1%.

a)

A. β₂ có ý nghĩa, β₂ không có ý nghĩa

b)

B. β₂ và β₃đều có ý nghĩa

c)

C. β₂ không có ý nghĩa, β₃ có ý nghĩa

d)

D. Cả hai không có ý nghĩa

30.

30. Dự báo và khoảng tin cậy Mô hình: Ŷ = 5 + 0.7X.

Se = 2.5, n = 20, X̄ = 10, Sx² = 16.
Dự báo tại X₀= 12, độ tin cậy 95%.

a)

A. [11.3 ; 14.7]

b)

B. [12.08 ; 14.72]

c)

C. [13.2 ; 16.8]

d)

B. [14.1 ; 17.9]

31.

31. Khảo sát về mối liên hệ giữa mức tiêu dùng của hộ gia đình (Y) theo thu nhập (X₂) và tài sản có khả năng chuyển đổi cao (X₃) được cho trong các bảng kết quả sau: Giá trị nhân tử phóng đại phương sai (VIF) là:

a)

A. 100

b)

B. 1 000

c)

C. 10000

d)

D. 100 000,25

32.

32. Mô hình trên có xảy ra đa cộng tuyến không?

a)

A. Không có hiện tượng đa cộng tuyến

b)

B. Có hiện tượng đa cộng tuyến nhẹ

c)

C. Có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng

d)

D. Không đủ thông tin để kết luận

33.

33. Độ lệch chuẩn của (β̂2 + β̂3) là:

a)

19,096484

b)

43,6995

c)

100,00025

d)

0,999995

34.

34. Người ta cho rằng chi tiêu cho mặt hàng A (Y : ngàn đồng/tháng) không chỉ phụ thuộc vào thu nhập của người tiêu dùng (X : triệu đồng/tháng) mà còn phụ thuộc vào giới tính của người đó ( D=1 nếu là nam; D=0 nếu là nữ). Với số liệu của một mẫu có kích thước n = 20 người ta đã ước lượng mô hình sau: = 0.07 Y^=0.07+0.332D +0.164X – 0.098XD
t = (1.947) (6.608) (11.658) (-5,303)
Với mức ý nghĩa 1%, chi tiêu trung bình cho hàng A giữa nam và nữ:

a)

Không khác biệt thống kê

b)

Khác biệt có ý nghĩa thống kê

c)

Bằng nhau hoàn toàn

d)

Không thể kết luận do thiếu thông tin

35.

35. Để nghiên cứu tác động của diện tích nhà (DIENTICH, đơn vị tính: m²) và tuổi thọ (TUOI, đơn vị tính: năm) của ngôi nhà đến giá nhà (GIA, đơn vị tính: triệu đồng), người ta sử dụng mô hình:

GIA = β1+ β2DIENTICH + β3TUOI + u

và thu được kết quả:

Một chủ nhà có ý định mở rộng diện tích ngôi nhà thêm 12m². Trung bình giá của ngôi nhà được kì vọng sẽ thay đổi trong khoảng nào với độ tin cậy 95%?

a)

A. Tăng trong khoảng (21.475; 196.236) triệu đồng.

b)

B. Tăng trong khoảng (1.790; 16.353) triệu đồng.

c)

C. Tăng chính xác 108.856 triệu đồng.

d)

D. Giảm trong khoảng (21.475; 196.236) triệu đồng.

36.

36. Dựa vào bảng kết quả hồi quy ở câu 35, hãy kiểm định ý kiến cho rằng "nếu người chủ nhà giữ căn nhà thêm 1 năm, cố định diện tích thì trung bình giá của nó sẽ giảm 10 triệu đồng" với mức ý nghĩa 5%. Chọn kết luận đúng nhất (biết t _0.025,30 ≈ 2.042):

a)

t ≈ -0.235. Không bác bỏ H0. Ý kiến này hợp lý về mặt thống kê.

b)

t ≈ -3.975. Bác bỏ H0. Ý kiến này sai vì giá nhà giảm nhiều hơn 10 triệu.

c)

t ≈ -0.235. Bác bỏ H0 Mặc dù giá trị t nhỏ, chênh lệch vẫn có ý nghĩa thống kê.

d)

t ≈ -0.852. Không bác bỏ H0. Ý kiến này hợp lý về mặt thống kê.

37.

37. Mô hình trên có tự tương quan không?

a)

A. Mô hình hồi quy (MH) có tự tương quan dương.

b)

B. Mô hình hồi quy (MH) có tự tương quan âm

c)

C. Mô hình hồi quy (MH) không có tự tương quan

d)

D. Không thể kết luận về tự tương quan.

38.

38. Cho Q là lượng bán (đơn vị: nghìn lít), P là giá bán (đơn vị: nghìn đồng/lít) của hãng nước giải khát A, và kết quả hồi quy mô hình như sau:

Dependent Variable: Q

Method: Least Squares

Sample: 2000:1 2009:2

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 4861.680 97.63357 49.79517 0.0000

P -186.5469 16.53856 -11.27951 0.0000

R-squared 0.876056 Mean dependent var 3845.0

Adjusted R-squared 0.869171 S.D. dependent var 463.9362

S.E. of regression 167.8073 Akaike info criterion 13.17815

Sum squared resid 506867.4 Schwarz criterion 13.27772

Log likelihood -129.7815 F-statistic 127.2273

Durbin-Watson stat 1.922962 Prob(F-statistic) 0.000000

Thêm một biến mới vào mô hình, ví dụ chi phí quảng cáo, và nhận thấy F-statistic giảm so với mô hình cũ. Điều này nói lên điều gì về biến mới và mô hình?

a)

A. Biến mới làm mô hình giải thích tốt hơn

b)

B. Biến mới không có ý nghĩa, làm mô hình tệ hơn

c)

C. F giảm là bình thường, không ảnh hưởng

d)

D. R² luôn giảm khi thêm biến

39.

39. P giảm, nhận định nào dưới đây đúng về lượng bán?

a)

A. Lượng bán giảm, vì B1<0

b)

B. Lượng bán không thay đổi, vì mô hình tuyến tính

c)

C. Lượng bán tăng, vì B1<

d)

D. Không thể kết luận, cần thêm dữ liệu

40.

40. Nếu giá của hãng B tăng 1 nghìn và hãng A giảm 1 nghìn, lượng bán A tăng tối đa bao nhiêu?

a)

A. Lượng bán tăng khoảng 223 tấn, cả hai hệ số đều có ý nghĩa thống kê

b)

B. Lượng bán tăng khoảng 192.87 tấn, chỉ hệ số của giá hãng A có ý nghĩa thống kê

c)

C. Lượng bán tăng khoảng 30.22 tấn, hệ số của giá hang A, B có ý nghĩa thống kê

d)

D. Không thể kết luận do cả hai hệ số đều không có ý nghĩa thống kê

Danh sách nhóm sinh viên - Báo cáo cuối kỳ Kinh tế lượng

Total questions: 40

Worksheet time: 20mins

Similar Resources on Wayground