Đề 3 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Thống kê ứng dụng

A A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn B B. Khi muốn đo lường mối quan hệ tuyến tính C C. Khi dữ liệu không phân phối chuẩn hoặc có thứ bậc D D. Khi kích thước mẫu lớn

A A. Dễ thực hiện hơn B B. Giảm sai số chuẩn của ước lượng và tăng tính đại diện của mẫu, đặc biệt khi tổng thể có các nhóm con khác biệt C C. Không yêu cầu danh sách tổng thể đầy đủ D D. Luôn cho kết quả chính xác hơn

A A. Phân tích hồi quy B B. Phân tích phương sai C C. Điền giá trị trung bình (mean imputation) D D. Kiểm định T-test

A A. Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể B B. Ước tính độ chính xác của các ước lượng mẫu (ví dụ, sai số chuẩn, khoảng tin cậy) bằng cách lấy mẫu lại có hoàn lại từ dữ liệu mẫu ban đầu C C. Phân tích phương sai D D. Phân tích hồi quy tuyến tính

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

A A. Xác suất giả thuyết null là đúng B B. Xác suất dữ liệu quan sát được xảy ra nếu giả thuyết null là đúng C C. Mức độ ý nghĩa thống kê của kết quả D D. Sai số loại I

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 thay thế khi nó sai D D. Tính toán sai giá trị p

A A. Thống kê mô tả B B. Kiểm định giả thuyết C C. Hồi quy tuyến tính D D. Ước lượng khoảng tin cậy

A A. Mô hình quá đơn giản và không nắm bắt được các mối quan hệ quan trọng trong dữ liệu B B. Mô hình quá phức tạp và khớp quá sát với dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới C C. Mô hình không đủ dữ liệu để huấn luyện D D. Mô hình không hội tụ trong quá trình huấn luyện

A A. Đo lường sự phân tán của dữ liệu B B. So sánh trung bình của hai nhóm C C. So sánh trung bình của ba nhóm trở lên D D. Xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến

A A. Các biến có liên quan đến nhau B B. Các biến không có liên quan đến nhau (độc lập) C C. Trung bình của các nhóm bằng nhau D D. Phương sai của các nhóm khác nhau

A A. Tần số của từng giá trị B B. Xu hướng theo thời gian C C. Sự phân tán, trung vị và tứ phân vị D D. Mối quan hệ giữa hai biến

A A. Các loại lỗi dữ liệu phổ biến B B. Các giai đoạn trong quy trình phân tích dữ liệu C C. Các đặc điểm chính của dữ liệu lớn (4Vs) D D. Các phương pháp trực quan hóa dữ liệu

A A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn B B. Khi kích thước mẫu lớn C C. Khi các giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng D D. Khi muốn tính toán khoảng tin cậy

A A. Xác suất của dữ liệu quan sát được B B. Xác suất của giả thuyết sau khi xem xét dữ liệu C C. Xác suất ban đầu của giả thuyết trước khi xem xét dữ liệu D D. Xác suất của giả thuyết null

A A. Xu hướng trung tâm của dữ liệu B B. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình C C. Hình dạng phân phối của dữ liệu D D. Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất trong dữ liệu

A A. Làm giảm kích thước mẫu hiệu quả B B. Gây khó khăn trong việc xác định mối quan hệ nhân quả thực sự giữa biến độc lập và biến phụ thuộc C C. Làm tăng độ lệch chuẩn của ước lượng D D. Làm cho dữ liệu trở nên không phân phối chuẩn

A A. Lấy mẫu thuận tiện B B. Lấy mẫu phán đoán C C. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản D D. Lấy mẫu theo hạn ngạch

A A. Phân tích hồi quy B B. Phân tích phương sai C C. Phân tích thành phần chính (PCA) D D. Kiểm định Chi-square

A A. Ước tính tỷ lệ rủi ro B B. Ước tính hàm sống sót C C. So sánh thời gian sống sót trung bình giữa các nhóm D D. Mô hình hóa mối quan hệ giữa các yếu tố tiên lượng và thời gian sống sót

A A. Loại bỏ giá trị ngoại lệ B B. Chuyển đổi dữ liệu về cùng một thang đo để so sánh và phân tích hiệu quả hơn C C. Thay thế giá trị thiếu D D. Tăng kích thước tập dữ liệu

A A. Xác suất mắc sai số loại I B B. Xác suất mắc sai số loại II C C. Xác suất bác bỏ đúng giả thuyết null khi nó thực sự sai D D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng

A A. Biến định lượng B B. Biến định tính thứ bậc C C. Biến định tính danh nghĩa D D. Biến tỷ lệ

A A. Khi dữ liệu phân phối chuẩn B B. Khi dữ liệu có giá trị ngoại lệ (outliers) C C. Khi dữ liệu có tính đối xứng D D. Khi kích thước mẫu lớn

A A. Mô tả đặc điểm của một biến duy nhất B B. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai nhóm C C. Dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập D D. Phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau

A A. Có 95% khả năng giá trị tham số thực sự nằm trong khoảng này B B. Nếu lặp lại quá trình lấy mẫu và tính toán khoảng tin cậy nhiều lần, khoảng 95% các khoảng tin cậy này sẽ chứa giá trị tham số thực sự của tổng thể C C. Sai số chuẩn của ước lượng là 5% D D. Có 95% dữ liệu nằm trong khoảng này

A A. Chỉ dựa vào dữ liệu quan sát được B B. Chỉ dựa vào xác suất tiên nghiệm C C. Kết hợp xác suất tiên nghiệm và hàm правдоподобия (likelihood function) từ dữ liệu quan sát được D D. Bằng cách lấy trung bình của xác suất tiên nghiệm và xác suất правдоподобия

A A. Giảm kích thước mẫu cần thiết B B. Đảm bảo tính đại diện của mẫu cho tổng thể C C. Giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu (confounding variables) và tăng tính giá trị bên trong của nghiên cứu D D. Tăng độ chính xác của đo lường

A A. Chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm rõ rệt B B. Các đặc tính thống kê của chuỗi (như trung bình và phương sai) không thay đổi theo thời gian C C. Chuỗi có tính mùa vụ mạnh mẽ D D. Chuỗi có biến động rất lớn

A A. Hồi quy tuyến tính B B. T-test C C. Kiểm định Chi-square D D. Phân tích phương sai (ANOVA)