Vì sao phải sử dụng ước lượng chính là phần dư?

A. Phương sai của những biến số tác động đến mô hình nhưng không được đưa vào mô hình

B. Phương sai của những biến số tác động đến mô hình nhưng được đưa vào mô hình

C. Cả a, b đều đúng

D. Cả a, b đều sai

A. Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc giữa một biến (biến phụ thuộc) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập) nhằm ước lượng (dự báo) giá trị trung bình của biến phụ thuộc theo các giá trị đã biết của biến độc lập

B. Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ tương tác giữa một biến (biến phụ thuộc) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập)

C. Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc giữa nhiều biến (biến phụ thuộc) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập) nhằm ước lượng (dự báo) giá trị trung bình của biến phụ thuộc theo các giá trị đã biết của biến độc lập.

D. Tất cả các phương án đều đúng

A. Ước lượng phương sai là ước lượng chệch

B. Ước lượng phương sai là ước lượng không chệch

C. Kiểm định T và F vẫn tin cậy

D. Ước lượng bình phương nhỏ nhất là ước lượng tuyến tính không chệch và là ước lượng hiệu quả

A. Ui có phân phối chuẩn N(0,σ2)

B. X2 & X3 có quan hệ phụ thuộc tuyến tính

C. Sai số ngẫu nhiên Ui có quan hệ tương quan

D. Hàm hồi quy tuyến tính với biến số, phi tuyến với tham số

A. 3 dạng

B. 2 dạng

C. 1 dạng

D. 4 dạng

A. Số lượng con số sau dấu phẩy

B. Số lượng con số thể hiện trên số liệu

C. Số lượng Ký tự tên biến

D. Tất cả đều đúng

A. Phân tích hồi quy nhằm ước lượng giá trị của một biến dựa trên giá trị đã cho của các biến khác. Trong phân tích hồi quy các biến không có tính chất đối xứng.

B. Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với một hay nhiều biến độc lập khác, nhưng không đòi hỏi giữa chúng có mối quan hệ nhân quả.

C. Phân tích tương quan đo lường sự phụ thuộc tuyến tính giữa 2 biến ngẫu nhiên X và Y, chúng có tính đối xứng nên không có sự phân biệt biến nào là biến phụ thuộc, biến nào là biến độc lập.

D. Tất cả các phương án đều đúng