Trắc nghiệm Xác suất thống kê Đại học Hutech giúp bạn nhận biết điểm mạnh và điểm yếu của bản thân thông qua các câu hỏi được chọn lọc kỹ lưỡng.
Trắc nghiệm Xác suất thống kê Đại học Hutech
⏱ 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: Giá trị của kỳ vọng toán học E(X) của biến ngẫu nhiên rời rạc được tính như thế nào?
- - Tổng của các giá trị nhân với xác suất tương ứng
- - Trung bình cộng của các giá trị có thể nhận được
- - Giá trị xuất hiện với tần suất cao nhất
- - Căn bậc hai của phương sai
Câu 2: Hệ số biến thiên (Coefficient of Variation) dùng để làm gì?
- - So sánh độ phân tán tương đối của các tập dữ liệu khác nhau
- - Đo giá trị trung tâm của dữ liệu
- - Tính xác suất của biến ngẫu nhiên
- - Xác định khoảng tin cậy
Câu 3: Xác suất của biến cố không thể là giá trị nào sau đây?
- - 0,2
- - 0,8
- - 1,5
- - 0
Câu 4: Tổng xác suất của tất cả các giá trị có thể có của một biến ngẫu nhiên rời rạc là bao nhiêu?
- - Nhỏ hơn 1
- - Bằng 1
- - Lớn hơn 1
- - Bằng 0
Câu 5: Kiểm định t (t-test) thường được sử dụng khi nào?
- - Khi so sánh trung bình của các nhóm nhỏ và chưa biết phương sai tổng thể
- - Khi dữ liệu hoàn toàn không có phân phối
- - Khi cỡ mẫu rất lớn (> 1000)
- - Khi muốn kiểm định tính độc lập của hai biến phân loại
Câu 6: Mốt (Mode) của một tập dữ liệu là gì?
- - Giá trị trung bình cộng
- - Giá trị xuất hiện với tần số lớn nhất
- - Giá trị chia đôi tập dữ liệu
- - Hiệu giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất
Câu 7: Khi thực hiện n phép thử Bernoulli độc lập với xác suất thành công p, biến ngẫu nhiên X chỉ số lần thành công tuân theo phân phối nào?
- - Phân phối chuẩn
- - Phân phối Poisson
- - Phân phối Nhị thức
- - Phân phối đều
Câu 8: Hệ số tương quan Pearson có giá trị nằm trong khoảng nào?
- - Từ 0 đến 1
- - Từ âm vô cùng đến dương vô cùng
- - Từ -1 đến 1
- - Từ 0 đến 100
Câu 9: Phân phối nhị thức mô tả loại dữ liệu nào?
- - Số lần thành công trong n phép thử Bernoulli độc lập
- - Thời gian chờ đợi giữa các sự kiện
- - Giá trị trung bình của các mẫu lớn
- - Dữ liệu liên tục có dạng hình chuông
Câu 10: Phân phối Student (t-distribution) thường được dùng khi nào?
- - Cỡ mẫu nhỏ và độ lệch chuẩn tổng thể chưa biết
- - Cỡ mẫu rất lớn và phương sai tổng thể đã biết
- - Khi dữ liệu có phân phối không phải chuẩn
- - Khi muốn tính xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc
Câu 11: Lý do sử dụng phân phối t-Student thay vì phân phối chuẩn Z trong kiểm định giả thuyết là gì?
- - Khi kích thước mẫu lớn
- - Khi không biết phương sai tổng thể và mẫu nhỏ
- - Khi dữ liệu phân phối theo quy luật nhị thức
- - Khi muốn tăng sai số loại I
Câu 12: Trong thống kê, khoảng tin cậy 95% có ý nghĩa gì?
- - Có 95% dữ liệu nằm trong khoảng đó
- - Có 95% khả năng tham số tổng thể nằm trong khoảng đó
- - Tham số tổng thể chắc chắn nằm trong đó
- - Xác suất bác bỏ H0 là 95%
Câu 13: Trong phân phối Poisson, tham số lambda (λ) đại diện cho điều gì?
- - Xác suất thành công
- - Số lần trung bình xuất hiện biến cố
- - Tổng số phép thử
- - Độ lệch chuẩn
Câu 14: Phân phối nhị thức B(n, p) mô tả điều gì?
- - Số lần thành công trong n phép thử Bernoulli độc lập
- - Xác suất xuất hiện lần thành công đầu tiên
- - Khoảng thời gian chờ đợi giữa hai biến cố
- - Giá trị trung bình của các phép thử
Câu 15: Khi kích thước mẫu tăng lên, sai số chuẩn của trung bình mẫu sẽ thế nào?
- - Giảm xuống
- - Tăng lên
- - Không thay đổi
- - Bằng 0
Câu 16: Công thức xác suất đầy đủ được sử dụng để tính xác suất của biến cố nào?
- - Biến cố tích của hai biến cố độc lập
- - Biến cố trong một hệ đầy đủ các biến cố
- - Biến cố có điều kiện xảy ra
- - Biến cố đối lập với biến cố đã cho
Câu 17: Hệ số tương quan tuyến tính Pearson nằm trong khoảng nào?
- - Từ 0 đến 1
- - Từ -1 đến 1
- - Từ âm vô cùng đến dương vô cùng
- - Từ 0 đến dương vô cùng
Câu 18: Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết có ý nghĩa gì?
- - Xác suất để giả thuyết H0 đúng
- - Xác suất để giả thuyết H1 đúng
- - Xác suất quan sát được kết quả mẫu nếu H0 đúng
- - Mức ý nghĩa alpha của kiểm định
Câu 19: Định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem) phát biểu rằng gì?
- - Tổng của các biến ngẫu nhiên luôn có phân phối nhị thức
- - Trung bình mẫu sẽ tiến về phân phối chuẩn khi kích thước mẫu đủ lớn
- - Phương sai của mẫu luôn bằng phương sai của tổng thể
- - Xác suất của biến cố luôn giảm khi tăng số lần thử
Câu 20: Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I xảy ra khi nào?
- - Bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng
- - Chấp nhận giả thuyết không khi nó sai
- - Chọn giả thuyết đối khi giả thuyết không đúng
- - Tính toán sai giá trị p-value
Câu 21: Biến ngẫu nhiên liên tục có đặc điểm gì về xác suất tại một điểm?
- - Xác suất tại một điểm luôn bằng 0
- - Xác suất tại một điểm luôn bằng 1
- - Xác suất tại một điểm luôn bằng 0.5
- - Xác suất tại một điểm phụ thuộc vào hàm mật độ
Câu 22: Trong lý thuyết xác suất, biến cố nào sau đây được gọi là biến cố chắc chắn?
- - Biến cố không bao giờ xảy ra
- - Biến cố có xác suất bằng 0
- - Biến cố luôn luôn xảy ra trong mọi phép thử
- - Biến cố có xác suất bằng 0,5
Câu 23: Trong thống kê, mẫu ngẫu nhiên cần phải đảm bảo yếu tố nào để đại diện cho tổng thể?
- - Mọi phần tử trong tổng thể đều có cơ hội được chọn như nhau
- - Chỉ chọn những phần tử có giá trị lớn
- - Kích thước mẫu phải bằng kích thước tổng thể
- - Mẫu phải được thu thập bởi chuyên gia
Câu 24: Độ lệch chuẩn của một tập dữ liệu bằng bao nhiêu nếu phương sai của nó là 16?
- - 4
- - 8
- - 16
- - 256
Câu 25: Đặc điểm nổi bật của phân phối chuẩn tắc (Standard Normal Distribution) là gì?
- - Có kỳ vọng bằng 1 và phương sai bằng 0
- - Có kỳ vọng bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1
- - Có đồ thị hình chữ nhật đối xứng
- - Có giá trị trung vị luôn lớn hơn trung bình