Trắc Nghiệm Xác Suất Thống Kê CTU giúp bạn ôn tập kiến thức một cách có hệ thống thông qua hệ thống câu hỏi đa dạng.
Trắc Nghiệm Xác Suất Thống Kê CTU
⏱ Thời gian còn lại: --:--
Tiến độ hoàn thành
0/0 câu
🏆 BẢNG VÀNG TOP 5 ĐIỂM TỐT NHẤT
Đang tải bảng xếp hạng...
Câu 1: Để kiểm định giả thuyết về tỷ lệ của một tổng thể, khi kích thước mẫu đủ lớn, ta thường sử dụng kiểm định nào?
- - Kiểm định t-Student
- - Kiểm định Z
- - Kiểm định F
- - Kiểm định Chi bình phương
Câu 2: Giá trị nào của thống kê mô tả dễ bị ảnh hưởng nhất bởi các giá trị ngoại lai (outliers)?
- - Trung vị
- - Mốt
- - Trung bình cộng
- - Khoảng tứ phân vị (IQR)
Câu 3: Cho một biến ngẫu nhiên rời rạc X có hàm phân phối xác suất P(X=x) như sau: P(X=1)=0.2, P(X=2)=0.3, P(X=3)=0.5. Kỳ vọng E(X) của biến ngẫu nhiên này là bao nhiêu?
- - 2.2
- - 2.0
- - 1.8
- - 2.1
Câu 4: Trong một thí nghiệm, gieo hai con xúc xắc cân đối đồng chất. Biến cố A là 'tổng số nút xuất hiện là 7', biến cố B là 'có ít nhất một mặt 6 nút xuất hiện'. Xác suất của biến cố A giao B (A và B) là bao nhiêu?
- - 1/36
- - 1/18
- - 1/9
- - 1/6
Câu 5: Sự khác biệt cơ bản giữa tham số và thống kê là gì?
- - Tham số là một đặc trưng của tổng thể, trong khi thống kê là một đặc trưng của mẫu
- - Tham số luôn là một số nguyên, trong khi thống kê luôn là một số thập phân
- - Tham số chỉ áp dụng cho dữ liệu định tính, thống kê cho dữ liệu định lượng
- - Tham số được tính toán sau khi thu thập dữ liệu, thống kê được xác định trước
Câu 6: Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I xảy ra khi nào?
- - Không bác bỏ giả thuyết không (H0) khi H0 là sai
- - Bác bỏ giả thuyết thay thế (H1) khi H1 là đúng
- - Bác bỏ giả thuyết không (H0) khi H0 là đúng
- - Không bác bỏ giả thuyết thay thế (H1) khi H1 là sai
Câu 7: Một biến ngẫu nhiên liên tục có hàm mật độ xác suất f(x) = (1/4)x cho 0 <= x 1) là bao nhiêu?
- - 3/4
- - 1/2
- - 1/4
- - 1
Câu 8: Một mẫu gồm 100 sinh viên cho thấy trung bình điểm thi là 75 với độ lệch chuẩn mẫu là 10. Khoảng tin cậy 95% cho trung bình điểm thi của tất cả sinh viên (sử dụng Z = 1.96 cho 95% CI) là bao nhiêu?
- - 75 +/- 1.96 * (10/sqrt(100))
- - 75 +/- 1.96 * 10
- - 75 +/- 1.96 * (100/sqrt(10))
- - 75 +/- 1.96
Câu 9: Phân phối chuẩn (Normal Distribution) được đặc trưng bởi hai tham số nào?
- - Kỳ vọng và độ lệch chuẩn
- - Trung vị và mốt
- - Số phép thử và xác suất thành công
- - Giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất
Câu 10: Phân phối Poisson thường được sử dụng để mô hình hóa loại biến cố nào?
- - Số lần thành công trong một số cố định các phép thử Bernoulli
- - Thời gian chờ đợi cho biến cố đầu tiên xảy ra
- - Số lượng các biến cố xảy ra trong một khoảng thời gian hoặc không gian nhất định
- - Kết quả của một biến ngẫu nhiên liên tục có phạm vi rộng
Câu 11: Trong một phân phối đối xứng và đơn đỉnh, mối quan hệ giữa trung bình, trung vị và mốt là gì?
- - Trung bình > Trung vị > Mốt
- - Trung bình < Trung vị < Mốt
- - Trung bình ≈ Trung vị ≈ Mốt
- - Không có mối quan hệ rõ ràng
Câu 12: Nếu P(A) = 0.4, P(B) = 0.5 và P(A ∩ B) = 0.2, thì P(A U B) bằng bao nhiêu?
- - 0.9
- - 0.7
- - 0.6
- - 0.3
Câu 13: Định lý Bayes được sử dụng để làm gì trong xác suất thống kê?
- - Tính xác suất của biến cố giao của hai biến cố
- - Cập nhật xác suất của một biến cố dựa trên thông tin mới
- - Tính tổng xác suất của hai biến cố bất kỳ
- - Xác định xem hai biến cố có độc lập hay không
Câu 14: Phương pháp lấy mẫu nào sau đây chia tổng thể thành các nhóm nhỏ (cụm) rồi chọn ngẫu nhiên một số cụm để khảo sát tất cả các phần tử trong cụm đó?
- - Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản
- - Lấy mẫu phân tầng
- - Lấy mẫu hệ thống
- - Lấy mẫu cụm
Câu 15: Công thức xác suất đầy đủ được sử dụng khi nào?
- - Để tính xác suất của biến cố hợp của hai biến cố độc lập
- - Để tính xác suất của biến cố A khi biết các biến cố B1, B2,..., Bn tạo thành một hệ đầy đủ các biến cố
- - Để tính xác suất có điều kiện của biến cố A biết B
- - Để tính xác suất của biến cố đối lập
Câu 16: Đối với một biến ngẫu nhiên liên tục X, hàm mật độ xác suất f(x) phải thỏa mãn những điều kiện nào?
- - f(x) chỉ có giá trị tại các điểm nguyên
- - f(x) luôn nhỏ hơn 1
- - Tổng của f(x) tại mọi điểm bằng 1
- - f(x) ≥ 0 cho mọi x và tích phân của f(x) trên toàn miền bằng 1
Câu 17: Phân phối nào sau đây được sử dụng để mô tả thời gian chờ đợi giữa các sự kiện trong một quá trình Poisson?
- - Phân phối chuẩn
- - Phân phối nhị thức
- - Phân phối mũ
- - Phân phối đều
Câu 18: Phân phối siêu hình học (Hypergeometric distribution) khác với phân phối nhị thức ở điểm nào?
- - Số phép thử không cố định
- - Các phép thử không độc lập (rút không hoàn lại)
- - Xác suất thành công thay đổi
- - Chỉ có một kết quả có thể
Câu 19: Trong kiểm định giả thuyết thống kê, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
- - Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là sai
- - Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 là đúng
- - Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 là sai
- - Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là đúng
Câu 20: Cho hai biến cố A và B là độc lập. Nếu P(A) = 0.5 và P(B) = 0.4, thì P(A hợp B) là bao nhiêu?
- - 0.7
- - 0.9
- - 0.2
- - 0.6
Câu 21: Khi nào thì sử dụng kiểm định t (Student's t-test) thay vì kiểm định z?
- - Khi cỡ mẫu rất lớn (n > 100)
- - Khi phương sai tổng thể đã biết
- - Khi cỡ mẫu nhỏ và phương sai tổng thể chưa biết
- - Khi dữ liệu không theo phân phối chuẩn
Câu 22: Để so sánh trung bình của hai tổng thể độc lập khi cả hai phương sai tổng thể đều không biết nhưng được giả định là bằng nhau, ta sử dụng kiểm định nào?
- - Kiểm định Chi bình phương
- - Kiểm định F
- - Kiểm định Z
- - Kiểm định t gộp (Pooled t-test)
Câu 23: Định lý Bayes được sử dụng để tính toán loại xác suất nào?
- - Xác suất biên
- - Xác suất điều kiện ngược (xác suất hậu nghiệm)
- - Xác suất hợp
- - Xác suất giao
Câu 24: Phân phối chuẩn hóa (Standard Normal Distribution) có đặc điểm nào sau đây?
- - Trung bình bằng 1, độ lệch chuẩn bằng 0
- - Trung bình bằng 0, độ lệch chuẩn bằng 1
- - Trung bình bằng 0, độ lệch chuẩn tùy ý
- - Trung bình bằng 1, độ lệch chuẩn tùy ý
Câu 25: Độ lệch chuẩn của một biến ngẫu nhiên X (ký hiệu sigma_X) được định nghĩa là gì?
- - Bình phương của phương sai
- - Căn bậc hai của phương sai
- - Giá trị kỳ vọng của X
- - Độ rộng của khoảng giá trị của X