Đề 9 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Thống kê trong kinh tế và kinh doanh

A A. Khi kích thước mẫu lớn. B B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn. C C. Khi giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng. D D. Khi muốn ước lượng tham số tổng thể.

A A. Dự báo các xu hướng tương lai. B B. Thu thập, tóm tắt và trình bày dữ liệu. C C. Kiểm định các giả thuyết về tổng thể. D D. Ước lượng các tham số của tổng thể.

A A. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản. B B. Lấy mẫu phân tầng. C C. Lấy mẫu cụm. D D. Lấy mẫu phán đoán (judgment sampling).

A A. Sự khác biệt giữa trung bình của hai mẫu. B B. Sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết. C C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. D D. Phương sai của một tổng thể.

A A. Tổng hợp tất cả khách hàng thành một nhóm duy nhất. B B. Chia thị trường thành các nhóm nhỏ hơn, đồng nhất hơn dựa trên các đặc điểm chung. C C. Phân tích dữ liệu tài chính của doanh nghiệp. D D. Dự báo doanh số bán hàng trong tương lai.

A A. Mức độ biến động của dữ liệu. B B. Mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. C C. Mức độ phụ thuộc phi tuyến tính giữa hai biến. D D. Mức độ khác biệt giữa trung bình mẫu và trung bình tổng thể.

A A. Thống kê mô tả. B B. Thống kê suy diễn. C C. Thống kê ứng dụng trong quản trị chiến lược. D D. Phân tích hồi quy.

A A. Dữ liệu tài chính của công ty. B B. Dữ liệu khách hàng, dữ liệu thị trường, dữ liệu quảng cáo. C C. Dữ liệu sản xuất và vận hành. D D. Dữ liệu nhân sự.

A A. Hiển thị tần số của các giá trị. B B. So sánh phân phối của một biến số giữa các nhóm khác nhau. C C. Hiển thị mối quan hệ giữa hai biến định lượng. D D. Theo dõi sự thay đổi của dữ liệu theo thời gian.

A A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai. B B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng. C C. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai. D D. Chấp nhận giả thuyết đối khi nó sai.

A A. β (beta). B B. p (p-value). C C. α (alpha). D D. R² (R-squared).

A A. Độ phân tán của dữ liệu. B B. Vị trí trung tâm của dữ liệu. C C. Hình dạng phân phối của dữ liệu. D D. Mức độ tương quan với biến số khác.

A A. Vị trí trung tâm. B B. Độ lệch chuẩn. C C. Độ phân tán hoặc sự biến động của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình. D D. Mức độ bất đối xứng của phân phối.

A A. Kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định lượng. B B. So sánh trung bình của hai nhóm độc lập. C C. So sánh trung bình của ba hoặc nhiều hơn nhóm độc lập. D D. Đo lường độ phân tán của dữ liệu.

A A. Dự đoán một biến phụ thuộc dựa trên một biến độc lập. B B. Dự đoán một biến phụ thuộc dựa trên nhiều biến độc lập. C C. Mô tả phân phối của một biến số. D D. So sánh trung bình của các nhóm khác nhau.

A A. Các giá trị ngoại lệ (outliers). B B. Số lượng quan sát trong tập dữ liệu. C C. Sắp xếp thứ tự của dữ liệu. D D. Tổng của tất cả các giá trị trong tập dữ liệu.

A A. 95% các giá trị dữ liệu nằm trong khoảng này. B B. Có 95% khả năng trung bình mẫu nằm trong khoảng này. C C. Chúng ta tin tưởng 95% rằng trung bình tổng thể nằm trong khoảng này. D D. Khoảng này chứa 95% trung bình mẫu có thể.

A A. Loại bỏ các giá trị ngoại lệ. B B. Chuyển đổi dữ liệu về cùng một thang đo để so sánh. C C. Tăng kích thước mẫu. D D. Mã hóa dữ liệu định tính.

A A. Lấy mẫu thuận tiện. B B. Lấy mẫu phân tầng. C C. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản. D D. Lấy mẫu cụm.

A A. Độ rộng khoảng tin cậy tăng lên. B B. Độ rộng khoảng tin cậy giảm xuống. C C. Độ rộng khoảng tin cậy không đổi. D D. Không có mối quan hệ rõ ràng.

A A. Chuyển đổi dữ liệu định tính thành dữ liệu định lượng. B B. Phân tích dữ liệu số bằng phần mềm thống kê. C C. Gắn nhãn và phân loại các đoạn văn bản hoặc dữ liệu định tính khác. D D. Thu thập dữ liệu định tính từ phỏng vấn và khảo sát.

A A. Khả năng mắc sai số loại I tăng lên. B B. Khả năng mắc sai số loại I giảm xuống. C C. Khả năng mắc sai số loại I không đổi. D D. Không thể xác định được sự thay đổi.

A A. Biến phụ thuộc. B B. Biến giải thích. C C. Biến kiểm soát. D D. Biến trung gian.

A A. Lỗi dương tính giả. B B. Lỗi âm tính giả. C C. Lỗi ngẫu nhiên. D D. Lỗi hệ thống.

A A. Sự biến động ngắn hạn trong dữ liệu. B B. Mô hình biến động theo mùa. C C. Sự thay đổi dài hạn và có hệ thống trong dữ liệu. D D. Các sự kiện bất thường hoặc ngẫu nhiên.

A A. Phát hiện xu hướng dài hạn. B B. Làm mịn dữ liệu và loại bỏ nhiễu ngắn hạn. C C. Dự báo giá trị tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. D D. Xác định các thành phần mùa vụ.

A A. Phân tích hồi quy tuyến tính. B B. Phân tích phương sai (ANOVA). C C. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA). D D. Kiểm định Chi-square.

A A. Mối quan hệ tuyến tính mạnh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. B B. Mối quan hệ tuyến tính mạnh giữa các biến độc lập với nhau. C C. Sự biến động lớn trong biến phụ thuộc. D D. Sự thiếu tương quan giữa các biến.

A A. Độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính. B B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình. C C. Mức độ ý nghĩa thống kê của mô hình. D D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.

A A. Xác suất giả thuyết null là đúng. B B. Xác suất quan sát được kết quả mẫu hoặc kết quả cực đoan hơn nếu giả thuyết null là đúng. C C. Xác suất mắc sai số loại I. D D. Mức ý nghĩa của kiểm định.