Khi kiểm định giả thuyết, ta cần thiết lập bước 1 để bao hàm ___ trường hợp.

Khi số dư có phân phối chuẩn, chỉ số kiểm định của một hệ số hồi quy sẽ có phân phối

Định lý Gauss-Markov đảm bảo

“Ta loại bỏ H0 một cách sai lầm” được gọi là

Xác suất quyết định đúng true negative thông thường được xác định ở mức

Xác suất sai lầm dạng 2 thông thường được xác định ở mức

Với mô hình hồi quy tuyến tính có 3 biến độc lập và n = 20, khi ta kiểm định giả thuyết H0: $$\beta(2)=0$$ , giá trị kiểm định F có phân phối F với độ tự do là:

Định lý Gauss-Markov đảm bảo

Hiện tượng phương sai không đồng nhất là:

Ta có thể dùng kiểm định F để kiểm định ___.

Mô hình có hiệu quả cao sẽ đảm bảo

Những thông tin sau là cần thiết trong kiểm định t cho giả thuyết H0: $$\beta(2)=0$$ , ngoại trừ:

Ta không thể dùng kiểm định F để kiểm định ___

Ước lượng BLUE cần có $$R^2$$ cao

$$H_0$$ đúng mà ta lại loại bỏ nó được gọi là

Xác suất sai lầm dạng 2 được ký hiệu

Những điều sau là đúng về mô hình ước lượng, ngoại trừ

Để thực hiện kiểm định t, bạn phải ước lượng 2 mô hình hồi quy: một mô hình đầy đủ và một mô hình hạn chế (bằng cách thay các giả thuyết $$H_0$$ vào mô hình đầy đủ)

Điều nào sau đây sai về xác suất sai lầm dạng 2

$$R^2$$ cho ta biết

Xác suất quyết định dạng false negative thường được xác định ở mức

Ta chấp nhận $$H_0$$ một cách sai lầm được gọi là

Với mỗi quan sát trong hồi quy tuyến tính, giá trị của $$Y$$ tương ứng với giá trị $$X = X_0$$ bao gồm

Sai lầm dạng 2

“ $$H_1$$ đúng mà ta không chọn nó” được gọi là

Một mô hình hồi quy đa biến có 5 biến độc lập với 100 quan sát. Nếu bạn kiểm định sự phù hợp của mô hình tuyến tính, bạn sẽ tra bảng chỉ số kiểm định (tc) với độ tự do là

Xác suất quyết định dạng false positive thường được xác định ở mức

Ta có thể dùng kiểm định F để kiểm định:

Kiểm định sự phù hợp của mô hình tuyến tính nghĩa là kiểm định đồng thời tất cả các beta bằng 0.

Sai lầm dạng 1:

Xác suất sai lầm dạng 1 thông thường được xác định ở mức

Theo định lý Gauss–Markov, số giả thiết về sai số cần thỏa mãn là bao nhiêu?

Xác suất quyết định đúng loại dương (true positive) được ký hiệu là gì?

Khẳng định “Ước lượng BLUE nghĩa là ước lượng tốt nhất” là đúng hay sai?

Ta có thể dùng kiểm định F để kiểm định loại giả thuyết nào?

Điều nào sau đây sẽ không giúp ước lượng giao điểm (hệ số chặn) của hồi quy tuyến tính đơn chính xác hơn?

Khi số dư có phân phối chuẩn, chỉ số kiểm định của một hệ số hồi quy có phân phối nào?

Ước lượng BLUE cần có R2 cao

Một mô hình hồi quy đa biến đi qua gốc tọa độ có 5 biến độc lập với 100 quan sát. Khi tính phương sai của sai số, bạn lấy tổng sai số bình phương chia cho bao nhiêu bậc tự do?

Một mô hình ước lượng có kết quả: $$\hat{y} = 20 + 0{.}75X$$ . Số dư tại điểm $$X = 100$$ , $$Y = 90$$ bằng bao nhiêu?

Ta dùng kiểm định t để kiểm định loại giả thuyết nào?

Khẳng định “Ước lượng tối ưu tuyến tính không thiên lệch cần có $$R^2$$ càng cao càng tốt” là đúng hay sai?

Khẳng định “Tổng thể luôn có thể quan sát được” là đúng hay sai?

Những điều sau là đúng về mô hình ước lượng, ngoại trừ:

Khẳng định “Ước lượng BLUE yêu cầu phân phối của hệ số beta là phân phối chuẩn” là đúng hay sai?

Khẳng định “Ước lượng BLUE yêu cầu thu thập tập dữ liệu càng lớn càng tốt” là đúng hay sai?

Mô hình tuyến tính là gì?

Khi nào cần quan tâm đến giả định ceteris paribus?

Khẳng định “Mô hình hồi quy tuyến tính là mô hình đường thẳng” là đúng hay sai?

Một mô hình hồi quy đơn giản có kết quả như sau: b2 = 5.1; se(b2) = 1.7, và n = 156. Ta có thể kết luận:

Giả sử ta có tập dữ liệu gồm 22 quan sát và định lý Gauss-Markov được đảm bảo. Để ước lượng phương sai của sai số của mô hình hồi quy y=b1+b2*X2+b3*X3+e, ta lấy tổng bình phương số dư chia cho bao nhiêu?

Định lý Gauss – Markov cần bao nhiêu giả thiết về sai số?