Đề 2 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Thống kê ứng dụng

A A. Phát triển các công thức và định lý toán học thống kê thuần túy. B B. Thu thập, phân tích, diễn giải và trình bày dữ liệu để giải quyết vấn đề thực tế. C C. Nghiên cứu lịch sử phát triển của ngành thống kê. D D. Xây dựng các mô hình toán học phức tạp mà không cần dữ liệu thực tế.

A A. Kiểm định t cặp đôi. B B. Phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA). C C. Hồi quy tuyến tính đơn. D D. Kiểm định Chi-bình phương độc lập.

A A. Dự đoán giá cổ phiếu. B B. Phân tích dữ liệu ô nhiễm để đánh giá chất lượng không khí và nước. C C. Thiết kế logo thương hiệu. D D. Quản lý chuỗi cung ứng.

A A. Phân tích hồi quy tuyến tính. B B. Phân tích chuỗi thời gian với mô hình ARIMA hoặc phân tích phổ. C C. Phân tích phương sai (ANOVA). D D. Kiểm định Chi-bình phương.

A A. Thống kê ứng dụng có thể giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. B B. Thống kê ứng dụng chỉ giới hạn trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh. C C. Thống kê ứng dụng sử dụng các phương pháp thống kê để giải quyết vấn đề thực tế. D D. Thống kê ứng dụng bao gồm cả thống kê mô tả và thống kê suy luận.

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 vi phạm giả định về tính tuyến tính trong mô hình hồi quy. D D. Sự hiện diện của các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu.

A A. Tổng số người dân của một quốc gia. B B. Toàn bộ tập hợp các đối tượng hoặc đơn vị quan tâm nghiên cứu. C C. Một nhóm nhỏ được chọn ngẫu nhiên từ tổng thể. D D. Các mẫu dữ liệu thu thập được.

A A. Số lượng quan sát trong mẫu. B B. Giá trị trung vị (median). C C. Các giá trị ngoại lệ (outliers). D D. Phương sai (variance).

A A. Khi dữ liệu có kích thước mẫu lớn. B B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn. C C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ. D D. Khi muốn tăng cường độ mạnh của kiểm định.

A A. Phân tích phương sai (ANOVA). B B. Hồi quy tuyến tính. C C. Kiểm định Chi-bình phương. D D. Thống kê mô tả.

A A. Ước lượng khoảng tin cậy. B B. Kiểm định giả thuyết. C C. Tính giá trị trung bình mẫu. D D. Phân tích hồi quy.

A A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn. B B. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn. C C. Khoảng tin cậy không thay đổi. D D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định.

A A. Nghiên cứu quan sát (Observational study). B B. Thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên (Randomized controlled trial). C C. Nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional study). D D. Nghiên cứu hồi cứu (Retrospective study).

A A. Tính toán sai các giá trị trung bình. B B. Chọn loại biểu đồ không phù hợp với loại dữ liệu hoặc mục đích trình bày. C C. Sử dụng sai công thức thống kê. D D. Diễn giải sai kết quả kiểm định giả thuyết.

A A. Tăng cường độ phức tạp của báo cáo tài chính. B B. Dự đoán doanh thu chính xác tuyệt đối trong mọi trường hợp. C C. Phân tích dữ liệu khảo sát khách hàng để hiểu hành vi và sở thích của họ. D D. Loại bỏ hoàn toàn rủi ro trong quyết định kinh doanh.

A A. Giá trị trung bình (mean). B B. Mốt (mode). C C. Trung vị (median). D D. Độ lệch chuẩn (standard deviation).

A A. Xác định câu hỏi nghiên cứu hoặc vấn đề cần giải quyết. B B. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu. C C. Phát triển lý thuyết thống kê mới. D D. Phân tích dữ liệu và diễn giải kết quả.

A A. Trung bình của hai mẫu độc lập. B B. Phương sai của hai mẫu độc lập. C C. Trung bình của ba hoặc nhiều nhóm. D D. Tần số của các biến định tính.

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 null khi nó đúng.

A A. Đánh giá hiệu quả của các phương pháp điều trị mới. B B. Dự báo thời tiết. C C. Nghiên cứu dịch tễ học để xác định nguyên nhân và phân bố bệnh tật. D D. Phân tích dữ liệu lâm sàng để cải thiện chăm sóc bệnh nhân.

A A. Mức độ phân tán của dữ liệu. B B. Sức mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. C C. Sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm. D D. Tỷ lệ phần trăm của một biến trong tổng thể.

A A. Giá trị trung bình của dữ liệu. B B. Mức độ tập trung của dữ liệu xung quanh trung vị. C C. Mức độ phân tán hoặc biến động của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình. D D. Vị trí trung tâm của dữ liệu.

A A. Sử dụng các phương pháp thống kê phức tạp nhất có thể. B B. Đảm bảo tính bảo mật, riêng tư của dữ liệu và tránh thiên vị trong phân tích. C C. Chỉ tập trung vào việc đạt được kết quả có ý nghĩa thống kê. D D. Công bố dữ liệu cá nhân để tăng tính minh bạch.

A A. Biểu đồ tròn. B B. Biểu đồ cột chồng (100%). C C. Biểu đồ đường. D D. Biểu đồ thanh ngang chồng (100%).

A A. Hồi quy tuyến tính. B B. Phân tích nội dung (Content analysis). C C. Phân tích phương sai (ANOVA). D D. Kiểm định t.

A A. So sánh trung bình giữa các nhóm khác nhau. B B. Dự đoán giá trị tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ theo thời gian. C C. Xác định mối quan hệ giữa hai biến định lượng tại một thời điểm. D D. Phân tích dữ liệu văn bản.

A A. Hiển thị xu hướng theo thời gian. B B. So sánh tỷ lệ phần trăm. C C. Tóm tắt phân phối của một biến định lượng và xác định giá trị ngoại lệ. D D. Hiển thị mối quan hệ giữa hai biến định tính.

A A. Khi muốn đưa ra kết luận về tổng thể dựa trên mẫu. B B. Khi muốn tóm tắt và mô tả các đặc điểm chính của một tập dữ liệu. C C. Khi muốn dự đoán giá trị tương lai. D D. Khi muốn xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.

A A. Xác suất giả thuyết null là đúng. B B. Mức ý nghĩa thống kê (alpha) được chọn. C C. Xác suất quan sát được kết quả thống kê (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng. D D. Sai số loại II (Beta).

A A. Đảm bảo mẫu có kích thước lớn nhất có thể. B B. Giảm thiểu chi phí thu thập dữ liệu. C C. Tăng tính đại diện của mẫu cho tổng thể và giảm thiểu thiên vị. D D. Làm cho phân tích thống kê đơn giản hơn.