Đề 9 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Thống kê ứng dụng

A A. Giá trị trung bình cộng của tất cả các số liệu. B B. Giá trị xuất hiện nhiều lần nhất trong tập dữ liệu. C C. Giá trị nằm chính giữa tập dữ liệu khi đã được sắp xếp. D D. Độ lệch chuẩn của tập dữ liệu.

A A. Quá trình thu thập dữ liệu. B B. Quá trình làm sạch dữ liệu. C C. Quá trình khám phá các mẫu và thông tin ẩn từ lượng lớn dữ liệu. D D. Quá trình trình bày dữ liệu bằng biểu đồ.

A A. So sánh trung bình của hai nhóm. B B. So sánh phương sai của hai nhóm. C C. So sánh trung bình của ba nhóm trở lên. D D. Phân tích mối quan hệ giữa hai biến định lượng.

A A. Dữ liệu định tính (categorical data). B B. Dữ liệu định lượng liên tục (continuous numerical data). C C. Dữ liệu thứ bậc (ordinal data). D D. Dữ liệu nhị phân (binary data).

A A. Giảm thiểu sai số loại I. B B. Ước lượng độ chính xác của thống kê mẫu bằng cách lấy mẫu lại có hoàn lại từ mẫu ban đầu. C C. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu. D D. Tăng kích thước mẫu ban đầu.

A A. So sánh trung bình của một mẫu với một giá trị cố định. B B. So sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc (paired samples). C C. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập. D D. So sánh phương sai của hai mẫu độc lập.

A A. Xác suất giả thuyết null là đúng. B B. Xác suất quan sát được kết quả hiện tại hoặc kết quả cực đoan hơn nếu giả thuyết null là đúng. C C. Mức ý nghĩa được chọn trước cho kiểm định. D D. Kích thước của hiệu ứng thực tế.

A A. Mức ý nghĩa α đã chọn. B B. Kích thước mẫu. C C. Kích thước hiệu ứng (effect size). D D. Độ lệch chuẩn của mẫu.

A A. Luôn là phân phối rời rạc. B B. Có dạng bất đối xứng. C C. Phổ biến trong tự nhiên và là nền tảng cho nhiều kiểm định thống kê. D D. Chỉ áp dụng cho dữ liệu định tính.

A A. Tăng kích thước tập huấn luyện. B B. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng được sử dụng để huấn luyện. C C. Giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến. D D. Tối ưu hóa các tham số của mô hình.

A A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn. B B. Khi kích thước mẫu rất lớn. C C. Khi các giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng. D D. Khi muốn tăng độ mạnh của kiểm định.

A A. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. B B. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa các biến độc lập với nhau. C C. Sự thay đổi phương sai của sai số hồi quy. D D. Sự thiếu tuyến tính trong mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.

A A. Giá trị trung bình của tập dữ liệu. B B. Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu. C C. Giá trị cực đoan, khác biệt đáng kể so với các giá trị khác trong tập dữ liệu. D D. Giá trị nằm chính giữa tập dữ liệu.

A A. Mỗi phần tử trong tổng thể có cơ hội được chọn vào mẫu khác nhau. B B. Mẫu thu được luôn đại diện hoàn hảo cho tổng thể. C C. Mỗi phần tử trong tổng thể có cơ hội được chọn vào mẫu như nhau. D D. Chỉ chọn các phần tử dễ tiếp cận nhất vào mẫu.

A A. Marketing. B B. Tài chính. C C. Y sinh học và y tế công cộng. D D. Kỹ thuật.

A A. Xác suất mắc lỗi loại II. B B. Xác suất mắc lỗi loại I. C C. Mức độ tin cậy của ước lượng khoảng. D D. Giá trị p-value tới hạn để bác bỏ giả thuyết null.

A A. Rất nhạy cảm với giá trị ngoại lệ. B B. Ít bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lệ và vi phạm các giả định. C C. Chỉ áp dụng cho dữ liệu phân phối chuẩn. D D. Luôn cho kết quả chính xác tuyệt đối.

A A. So sánh trung bình của hai nhóm. B B. Kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết. C C. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. D D. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể.

A A. Biểu đồ đường B B. Biểu đồ cột C C. Biểu đồ tròn D D. Biểu đồ hộp

A A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng. B B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai. C C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng. D D. Không chấp nhận giả thuyết đối (alternative hypothesis) khi nó thực sự đúng.

A A. Kích thước mẫu quá nhỏ. B B. Phương pháp lấy mẫu không đảm bảo tính ngẫu nhiên và đại diện cho tổng thể. C C. Dữ liệu bị thiếu ngẫu nhiên. D D. Sai số đo lường dữ liệu.

A A. Giá trị trung bình của dữ liệu. B B. Độ phân tán của dữ liệu so với giá trị trung bình. C C. Giá trị lớn nhất trừ giá trị nhỏ nhất trong dữ liệu. D D. Vị trí trung tâm của dữ liệu.

A A. Mức độ biến thiên của một biến khi biến kia thay đổi. B B. Độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính. C C. Sự khác biệt trung bình giữa hai biến. D D. Tỷ lệ phần trăm thay đổi của một biến so với biến kia.

A A. Mẫu là tập hợp tất cả các đối tượng quan tâm, còn tổng thể là một phần nhỏ của nó. B B. Tổng thể là tập hợp tất cả các đối tượng quan tâm, còn mẫu là một phần nhỏ được chọn ra từ tổng thể. C C. Mẫu luôn có kích thước lớn hơn tổng thể. D D. Tổng thể chỉ áp dụng cho dữ liệu định tính, mẫu chỉ áp dụng cho dữ liệu định lượng.

A A. Số lượng biến trong mô hình. B B. Kích thước mẫu. C C. Số lượng giá trị độc lập có thể thay đổi trong một tính toán thống kê. D D. Mức ý nghĩa của kiểm định.

A A. Khi phương sai của tổng thể tăng. B B. Khi kích thước mẫu giảm. C C. Khi kích thước mẫu tăng. D D. Khi giá trị trung bình của tổng thể tăng.

A A. Dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên nhiều biến độc lập. B B. Mô tả mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số. C C. Phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau. D D. Đo lường sự tương quan giữa các biến định tính.

A A. Dữ liệu thu thập tại một thời điểm duy nhất. B B. Dữ liệu được sắp xếp theo thời gian. C C. Dữ liệu không có thứ tự thời gian cụ thể. D D. Dữ liệu định tính.

A A. Giá trị điểm chính xác của tham số tổng thể. B B. Khoảng giá trị mà tham số tổng thể có khả năng nằm trong với một độ tin cậy nhất định. C C. Sai số chuẩn của ước lượng. D D. Kích thước mẫu cần thiết để ước lượng.

A A. Không còn quan trọng do dữ liệu đã quá lớn. B B. Chỉ giới hạn trong việc mô tả dữ liệu. C C. Cực kỳ quan trọng trong việc khai thác thông tin, tìm ra mô hình và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. D D. Chỉ được sử dụng để làm sạch dữ liệu.