WorksheetsQuiz Thống Kê
Total questions: 56
Worksheet time: 33mins
Ở mức độ tin cậy 95%, sai số biên là bao nhiêu:
0.20017
0.2517
0.39233
0.38425
Ở mức độ tin cậy 99%, ước lượng khoảng của sự khác biệt giữa giá trị trung bình của hai tổng thể là:
-1.96 tới 1.96
-2.4 tới 2.4
-1.22 tới -0.19
-1.5 tới 0.15
Với độ tin cậy 99%, có thể bác bỏ giả thuyết H0 hay không?
Không thể bác bỏ
Bác bỏ
Có thể bác bỏ hoặc không thể bác bỏ tùy thuộc vào giá trị p-value
Không đáp án nào đúng
Ước lượng điểm cho sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của hai tổng thể là:
0
-0.11
-0.0183
0.05
Giả thuyết không là: μd =0. Thống kê kiểm định là:
0.96
-0.85
-0.92
1.96
Giả thuyết không là: μd =0. Nếu mức ý nghĩa là 5%,
Không bác bỏ giả thuyết không
Có thể bác bỏ giả thuyết không
Giả thuyết không là: μd =0. Nếu mức ý nghĩa là 5%,
Không bác bỏ giả thuyết không
Có thể bác bỏ giả thuyết không
Không thể đưa ra kết luận vì thiếu thông tin cần thiết
Không đáp án nào đúng
Sai số của - là
0.025
0.044
0.0212
0.0268
Ở mức độ tin cậy 90%, sai số biên là:
1.645
0.0349
0.054
0.072
Ở mức độ tin cậy 90%, ước lượng khoảng của sự khác biệt trong tỷ lệ thích 2 sản phẩm này của tổng thể là
0.068 tới 0.072
0.045 tới 0.114
0.058 tới 0.245
0.05 tới 0.07
Ở mức độ tin cậy 90%, có thể bác bỏ giả thuyết H0 hay không? Nếu thực hiện kiểm định 2 phía.
Không thể bác bỏ
Có thể bác bỏ
Không đủ dữ kiện đề bài để đưa kết luận
Không đáp án nào đúng
Một mẫu công nhân được chọn, và mỗi công nhân sẽ lần lượt sử dụng một phương pháp rồi sau đó sử dụng phương pháp kia. Quy trình lấy mẫu được sử dụng để thu thập dữ liệu về thời gian hoàn thành dựa trên:
Mẫu độc lập
Mẫu gộp
Mẫu cặp
Mẫu tuyến tính
Quy trình lấy mẫu được sử dụng để thu thập dữ liệu về thời gian hoàn thành dựa trên:
Mẫu độc lập
Mẫu gộp
Mẫu cặp
Mẫu tuyến tính
Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, Y = β0 + β1 X +ε. X và Y lần lượt là:
Biến phụ thuộc và biến độc lập
Biến độc lập và biến xác suất
Biến xác suất và biến phụ thuộc
Biến độc lập và biến phụ thuộc
Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, β1 và ε lần lượt là:
Hệ số góc và sai số ngẫu nhiên
Sai số ngẫu nhiên và hệ số biến thiên
Hệ số biến thiên và hệ số góc
Không đáp án nào đúng
Trong hồi quy tuyến tính, sai số ngẫu nhiên ε sẽ có giá trị trung bình hoặc kỳ vọng toán là bao nhiêu:
0
1
ε
μ
Hệ số tương quan:
Là bình phương của R2
Là căn bậc hai của R2
Không bằng R2
Không thể là số âm
Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, Y = β0 + β1 X +ε được gọi là:
Mô hình hồi quy
Phương trình hồi quy
Phương trình hồi quy ước lượng
Phương trình tương quan
Y^ = ^β0+ β^1 X được gọi là
Phương trình hồi quy
Mô hình hồi quy
Phương trình hồi quy ước lượng
Phương trình tương quan
Phân tích hồi quy giữa doanh thu (triệu đồng) với chi phí quảng cáo (triệu đồng) có kết quả như sau = 30 + 5x. Phương trình trên giải thích:
Nếu chi phí quảng cáo tăng 1 triệu đồng, doanh thu sẽ tăng thêm 5 triệu đồng
Nếu chi phí quảng cáo tăng 1 đồng, doanh thu sẽ tăng thêm 5 triệu đồng
Nếu chi phí quảng cáo tăng 1 triệu đồng, doanh thu sẽ tăng thêm 35 triệu đồng
Nếu chi phí quảng cáo giảm 1 triệu đồng, doanh thu sẽ tăng thêm 5 triệu đồng
Trong phương trình hồi quy được ước lượng: Y^ = ^β0+ β^1 X; ^β1> 0 nghĩa là:
Trong phương trình hồi quy được ước lượng: Y^ = ^β0+ β^1 X; ^β1> 0 nghĩa là:
Nếu X tăng thêm 1 đơn vị, Y tăng thêm ^β0 đơn vị
Nếu X tăng thêm 1 đơn vị, Y tăng thêm ^β1 X đơn vị
Nếu X giảm đi 1 đơn vị, Y tăng thêm ^β0 đơn vị
Nếu X giảm đi 1 đơn vị, Y tăng thêm ^β1 X đơn vị
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, biến độc lập là:
dùng để dự báo các biến độc lập khác
dùng để dự báo biến phụ thuộc
không sử dụng để dự báo
không có ý nghĩa gì
Phương trình nào đúng:
ESS=RSS+TSS
RSS=ESS+TSS
TSS=RSS+ESS
TSS=ESS-RSS
Phương trình nào đúng
R2=TSS/ESS
R2=ESS/RSS
R2=1-RSS/TSS
R2=1-ESS/RSS
Nếu R2=1 thì
RSS=1
RSS=0
RSS phải là số âm
RSS phải là số dương
Hệ số R2 luôn
Âm
Dương
Từ 0 tới 1
Từ -1 tới 1
Cho phương trình: Y^ =120−5 X Nếu X tăng thêm 1 đơn vị thì
Y tăng thêm bởi 5 đơn vị
Y giảm đi bởi 5 đơn vị
Y tăng thêm bởi 115 đơn vị
Y giảm đi bởi 115 đơn vị
Nếu ESS=200; RSS=300, tính R2
0.6
0.5
0.4
0.3
Đâu không phải là giả định của OLS:
Mẫu là ngẫu nhiên, độc lập
Mẫu là biến liên tục, bao gồm cả giá trị bất thường
Kỳ vọng toán của sai số bằng 0
Phương sai của các sai số không đổi
Cho bảng kết quả hồi quy như sau Biến độc lập là Chi phí ăn uống của gia đình hàng ngày, đơn vị: nghìn đồng (tên biến: chiphi); biến phụ thuộc là chiều cao của trẻ em (tên biến), đơn vị: cm. Mô hình hồi quy: chieucao =β0+ β1 chiphi Phương trình hồi quy ước lượng đúng là:
^chieucao=61.727+ 0.397 chiphi
^chieucao=0.397+ 61.727 chiphi
chieucao =61.727+0.397 chiphi
chieucao =0.397+61.727 chiphi
Phương trình hồi quy ước lượng đúng là:
^chieucao=61.727+ 0.397 chiphi
^chieucao=0.397+ 61.727 chiphi
chieucao =61.727+0.397 chiphi
chieucao =0.397+61.727 chiphi
Vẫn bảng kết quả hồi quy ở câu 161, hãy diễn giải ý nghĩa của hệ số ước lượng của biến độc lập ^β1.
Nếu chi phí ăn uống hàng ngày của gia đình tăng thêm 1 nghìn đồng, chiều cao của trẻ có thể tăng thêm 0.397 cm
Nếu chi phí ăn uống hàng ngày của gia đình tăng thêm 1 nghìn đồng, chiều cao của trẻ có thể tăng thêm 61.727
Nếu chi phí ăn uống hàng ngày của gia đình tăng thêm 1 đơn vị, chiều cao của trẻ có thể tăng thêm 0.397 đơn vị
Nếu chi phí ăn uống hàng ngày của gia đình tăng thêm 1 nghìn đồng, chiều cao của trẻ có thể tăng thêm khoảng 64 cm
Vẫn bảng kết quả hồi quy ở câu 161, hãy thực hiện kiểm định như sau: H 0 : β1=0 và H 1 : β1 ¿ 0
Bác bỏ giả thuyết H 0
Không thể bác bỏ giả thuyết H 0
Chưa đủ dữ liệu để bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H 0
Không đáp án nào đúng
Vẫn bảng kết quả hồi quy ở câu 161, xác định hệ số R2
0.9494
0.9550
92.781
0.000
Vẫn bảng kết quả hồi quy ở câu 161, bậc tự do là bao nhiêu:
10
9
8
7
Một nghiên cứu về ảnh hưởng của GNP đầu người tới tuổi thọ của người dân (đo lường ở dạng logarit). Kết quả như sau: Tính giá trị t
1.96
8.06
9.12
5.64
Hoàn thiện bảng ở câu 165 với ước lượng khoảng tin cậy 95% với hệ số hồi quy của gnppc
Từ 0.0002 tới 0.0006
Từ -0.0002 tới 0.0004
Từ 0.0002 tới 0.0004
Từ -0.0002 tới 0.0006
Một nghiên cứu về mối ảnh hưởng của GNP bình quân đầu người (gnppc), tốc độ tăng trưởng dân số (popgrowth) tới tuổi thọ. Kết quả ước lượng như sau: Hoàn thiện hệ số t của biến gnppc
8.06
6.99
Hoàn thiện hệ số t của biến gnppc
8.06
6.99
7.08
9.02
Vẫn sử dụng bảng câu 166, hoàn thiện hệ số t của biến popgrowth
2.03
-2.03
3.02
-3.02
Vẫn sử dụng bảng câu 166, hoàn thiện ước lượng khoảng 95% cho hệ số hồi quy của gnppc
Từ 0.0002 tới 0.0006
Từ -0.0002 tới 0.0004
Từ 0.0002 tới 0.0004
Từ -0.0002 tới 0.0006
Vẫn sử dụng bảng câu 166, tính ước lượng khoảng 95% cho hệ số hồi quy của popgrowth
-1.95 tới -0.012
-2.05 tới 0.25
-0.95 tới 0.15
Từ -1.95 tới 0.012
Vẫn sử dụng bảng câu 167, tính ước lượng khoảng 90%; 99% cho từng hệ số hồi quy của biến phụ thuộc.
Trong mô hình hồi quy bội với nhiều biến độc lập, kiểm định nào được thực hiện để kiểm tra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập là có ý nghĩa thống kê hay không?
Kiểm định t
Kiểm định F
Kiểm định Chi-square
Kiểm định t hoặc kiểm định F
Mô hình hồi quy bao gồm 5 biến độc lập và 146 quan sát. Giá trị t quan trọng để kiểm tra sự ý nghĩa của từng hệ số của biến độc lập sẽ có:
146 bậc tự do
140 bậc tự do
141 bậc tự do
5 bậc tự do
Cho phương trình hồi quy ước lượng như sau: = 7 + 3x1 + 9x2 Nếu x1 tăng bởi 1 đơn vị, giữ nguyên x2, y sẽ dự báo tăng bởi bao nhiêu đơn vị:
3
9
7
10
Cho RSS=700; ESS=300. Tính F của mô hình:
400
200
1000
Không đủ dữ kiện để có kết quả
Cho bảng kết quả hồi quy dưới đây với một mẫu 16 quan sát Hệ số hồi quy ước lượng Sai số chuẩn Constant 12.924 4.425 x1 -7.682 2.630 x2 45.216 12.560 Diễn giải hệ số hồi quy của x1
(a)
Diễn giải hệ số hồi quy của x1
1 đơn vị thay đổi của x1 sẽ dẫn tới 7.682 đơn vị giảm trong y
Nếu tăng x1 bởi 1 đơn vị, y sẽ tăng bởi 7.682 đơn vị nếu tất cả các biến khác không đổi
Nếu tăng x1 bởi 1 đơn vị, y sẽ giảm bởi 7.682 đơn vị nếu x2 không đổi
Nếu tăng x1 bởi 1 đơn vị, y sẽ tăng bởi 7.682 đơn vị
Với bảng dữ liệu ở câu 175, tính hệ số t cho biến x1
-2.9
2.9
3.6
-5.0
Người ta nghi ngờ rằng ảnh hưởng của x1 tới y là không có ý nghĩa thống kê. Kiểm định giả thuyết trên với bảng dữ liệu được đưa ở câu 175. Mức ý nghĩa thống kê 5%
Bác bỏ giả thuyết không
Không thể bác bỏ giả thuyết không
Sử dụng F test để đưa ra kết luận
Không đáp án nào đúng
Tương tự câu 177 với hệ số ý nghĩa thống kê 1%
Bác bỏ giả thuyết không
Không thể bác bỏ giả thuyết không
Sử dụng F test để đưa ra kết luận
Không đáp án nào đúng
Cách chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến cao
Nếu ma trận tương quan cho thấy tương quan giữa các biến độc lập thấp (<0.8)
Hệ số VIF nhỏ hơn 10
Hệ số VIF lớn hơn 10
R2 càng gần 1
Cách khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến
Thêm nhiều biến hơn
Thu hẹp dữ liệu
Sử dụng dạng hàm mới hoặc đổi bộ dữ liệu mới
Không đáp án nào đúng
Hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến
Sai số chuẩn của các ước lượng nhỏ
Giá trị t lớn
Khoảng tin cậy 95% rộng
Không nghiêm trọng
