1. Trong thống kê mô tả, độ lệch chuẩn (standard deviation) đo lường điều gì?
A. Giá trị trung bình của dữ liệu.
B. Mức độ phân tán của dữ liệu so với giá trị trung bình.
C. Giá trị lớn nhất trong tập dữ liệu.
D. Giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu.
2. Trong phân tích cụm (cluster analysis), mục tiêu chính là gì?
A. Để dự báo giá trị của một biến.
B. Để phân nhóm các đối tượng tương tự nhau vào cùng một cụm.
C. Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
D. Để giảm số lượng biến trong mô hình.
3. Trong thống kê suy luận, khoảng tin cậy (confidence interval) cho biết điều gì?
A. Giá trị chính xác của tham số.
B. Khoảng giá trị mà tham số có khả năng nằm trong đó với một mức tin cậy nhất định.
C. Độ lệch chuẩn của mẫu.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
4. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để đo lường mối quan hệ giữa hai biến định tính?
A. Hệ số tương quan Pearson.
B. Hệ số tương quan Spearman.
C. Kiểm định Chi-square.
D. Hồi quy tuyến tính.
5. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm số lượng biến trong một tập dữ liệu lớn trong khi vẫn giữ lại thông tin quan trọng?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA).
D. Phân tích hồi quy logistic.
6. Khi nào thì nên sử dụng phân tích hồi quy logistic?
A. Khi biến phụ thuộc là liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là định tính với hai giá trị.
C. Khi biến phụ thuộc là định tính với nhiều hơn hai giá trị.
D. Khi muốn dự báo chuỗi thời gian.
7. Trong phân tích độ nhạy (sensitivity analysis), mục tiêu chính là gì?
A. Để tối ưu hóa lợi nhuận.
B. Để xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến kết quả.
C. Để giảm thiểu rủi ro.
D. Để dự báo chính xác kết quả.
8. Mục tiêu chính của việc phân tích phương sai (ANOVA) là gì?
A. Xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
B. So sánh trung bình của hai nhóm.
C. So sánh trung bình của nhiều hơn hai nhóm.
D. Dự báo giá trị tương lai của một biến.
9. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập.
B. Để phân tích mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
C. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết với dữ liệu thực tế.
D. Để dự báo giá trị của một biến dựa trên biến khác.
10. Ý nghĩa của việc sử dụng kiểm định giả thuyết trong kinh tế lượng là gì?
A. Để chứng minh tính đúng đắn của một lý thuyết kinh tế.
B. Để bác bỏ hoàn toàn một lý thuyết kinh tế.
C. Để đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng thống kê về một tuyên bố.
D. Để tìm ra mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế.
11. Trong phân tích ANOVA, yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?
A. Tổng bình phương (Sum of Squares).
B. Bậc tự do (Degrees of Freedom).
C. Thống kê F (F-statistic).
D. Giá trị p (p-value).
12. Khi nào nên sử dụng phương pháp phi tham số (non-parametric methods) trong thống kê?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi cỡ mẫu lớn.
C. Khi các giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng.
D. Khi muốn ước lượng các tham số của phân phối.
13. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh phương sai của hai nhóm độc lập.
C. Để so sánh trung vị của hai nhóm độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để phân tích mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
14. Trong phân tích chuỗi thời gian, ACF và PACF được sử dụng để làm gì?
A. Để xác định xu hướng của chuỗi thời gian.
B. Để xác định tính mùa vụ của chuỗi thời gian.
C. Để xác định bậc của mô hình ARIMA.
D. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
15. Trong phân tích hồi quy đa biến, điều gì xảy ra nếu có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo (perfect multicollinearity)?
A. Các hệ số hồi quy không thể được ước lượng.
B. Các hệ số hồi quy trở nên không có ý nghĩa thống kê.
C. Phương sai của các hệ số hồi quy giảm.
D. Mô hình trở nên chính xác hơn.
16. Phương pháp nào sau đây thích hợp nhất để dự báo doanh số bán hàng cho một sản phẩm mới?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Trung bình trượt.
C. San bằng hàm mũ.
D. Ý kiến chuyên gia và phân tích thị trường.
17. Trong phân tích dữ liệu, giá trị ngoại lệ (outlier) là gì?
A. Giá trị trung bình của dữ liệu.
B. Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong dữ liệu.
C. Giá trị khác biệt đáng kể so với các giá trị còn lại trong dữ liệu.
D. Giá trị không có ý nghĩa trong phân tích.
18. Trong kinh tế lượng, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
B. Để biểu diễn các biến định tính.
C. Để giảm thiểu đa cộng tuyến.
D. Để tăng độ chính xác của dự báo.
19. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
20. Trong lý thuyết quyết định, giá trị kỳ vọng (expected value) được tính như thế nào?
A. Bằng cách lấy trung bình của các kết quả có thể xảy ra.
B. Bằng cách nhân mỗi kết quả có thể xảy ra với xác suất của nó, rồi cộng các kết quả lại.
C. Bằng cách lấy kết quả tốt nhất có thể xảy ra.
D. Bằng cách lấy kết quả tồi tệ nhất có thể xảy ra.
21. Trong phân tích hồi quy, hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) gây ra vấn đề gì?
A. Ước lượng hệ số hồi quy bị sai lệch.
B. Các kiểm định thống kê trở nên không tin cậy.
C. Mô hình trở nên khó giải thích hơn.
D. Mất đi tính tuyến tính của mô hình.
22. Trong thống kê kinh doanh, loại dữ liệu nào sau đây là dữ liệu định tính?
A. Doanh thu hàng tháng của một công ty.
B. Số lượng sản phẩm bán được trong một quý.
C. Màu sắc của sản phẩm.
D. Chi phí sản xuất một đơn vị sản phẩm.
23. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) α đại diện cho điều gì?
A. Xác suất chấp nhận giả thuyết đúng.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết sai.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết đúng (sai số loại I).
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết sai (sai số loại II).
24. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần nào sau đây thể hiện sự biến động không đều đặn và khó dự đoán?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính mùa vụ (Seasonality).
C. Tính chu kỳ (Cyclicality).
D. Tính ngẫu nhiên (Irregularity).
25. Trong phân tích rủi ro, giá trị VaR (Value at Risk) thể hiện điều gì?
A. Lợi nhuận kỳ vọng của một khoản đầu tư.
B. Mức lỗ tối đa có thể xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định với một mức tin cậy nhất định.
C. Xác suất xảy ra một sự kiện rủi ro.
D. Chi phí để phòng ngừa rủi ro.
26. Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Chấp nhận giả thuyết sai.
B. Bác bỏ giả thuyết đúng.
C. Không bác bỏ giả thuyết sai.
D. Không chấp nhận giả thuyết đúng.
27. Phương pháp nào thường được sử dụng để kiểm tra sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Hệ số phóng đại phương sai (VIF).
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
28. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian có ý nghĩa gì?
A. Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.
B. Các đặc tính thống kê của chuỗi thời gian (ví dụ: trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian.
C. Chuỗi thời gian có tính mùa vụ rõ rệt.
D. Chuỗi thời gian chứa nhiều giá trị ngoại lệ.
29. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity)?
A. Sử dụng biến giả.
B. Lấy logarit của biến phụ thuộc.
C. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
D. Loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
30. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (data standardization) là gì?
A. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
B. Để chuyển đổi dữ liệu thành dạng định tính.
C. Để đưa các biến về cùng một thang đo.
D. Để tăng độ chính xác của dữ liệu.
