95 1B 2A 3D (đây là quan hệ hàm số không phải mô hình hồi quy) 4B 5B 6 A (phạm trù cơ sở là phạm trù tất cả các biến giả đều nhận giá trị 0) 7 B (tỉ lệ với biến nào thì chia hai vế cho căn bậc 2 của b.
95 1B 2A 3D (đây quan hệ hàm số khơng phải mơ hình hồi quy) 4B 5B 6A (phạm trù sở phạm trù tất biến giả nhận giá trị 0) 7.B (tỉ lệ với biến chia hai vế cho bậc biến đó) 8.C 9.C (đa cộng tuyến hồn hảo khơng thể tính véc tơ hệ số) 10.B (hàm hồi quy mẫu qua trung bình mẫu ( X ,Y ) ) 11.D R2 = 12.D 13 D 14.B (khi hồi quy phụ mà biến phụ thuộc trị tuyệt đối ( ei ) phần dư bình phương ( ei2 ) phần dư để phát khuyết tật phương sai sai số thay đổi) 15 Khơng thể có đa cộng tuyến, khơng có tự tương quan (vì khơng chuỗi thời gian nên có tương quan ta hoán vị số liệu) đáp án D 16 D Để trả lời câu hỏi ta cần kiểm định cặp giả thiế H0 : β2 = H1 : β > βˆ2 tqs = se βˆ ( ) = 5.2 = 9.123 0.57 tα ( n − k ) = t0.01 ( 1742 ) = 2.328 tqs > tα ( n − k ) = t0.01 ( 1742 ) = 2.328 Bác bỏ H0 , tuổi thực ảnh hưởng đến thu nhập tuần Để trả lời câu hỏi ta cần kiểm định cặp giả thiết H : β3 = H1 : β ≠ βˆ3 tqs = se βˆ ( ) = −0.421 = −11.69 0.036 tα ( n − k ) = t0.005 ( 1741) = 2.579 tqs > tα ( n − k ) = t0.005 ( 1741) = 2.579 Bác bỏ H0 , giới tính thực ảnh hưởng đến thu nhập tuần R2 n − k 0.69366 24 − d = Fqs = = = 23.78 − R k − 1 − 0.69366 − n −1 24 − e = R = − ( − R2 ) = − ( − 0.69366 ) = 0.66 n−k 24 − R = 0.45 Trong nghiên cứu Galton nên chiều cao bố mẹ giải thích 45% chiều cao nên nhiều yếu tố quan trọng khác tác động đến chiều cao làm cho chiều cao biến động không giống giả thuyết nêu chiều cao hội tụ giá trị Chiều cao giới tính có quan hệ tương quan giới tính giải thích tỉ lệ phần trăm cho chiều cao quan hệ nhân biết chiều cao ta khơng thể suy giới tính người quan hệ nhân Kiểm định White để phát hiện tượng phương sai sai số thay đổi P-value=0.0190