Trắc Nghiệm Xác Suất Thống Kê VNUA giúp bạn luyện tập thường xuyên để ghi nhớ lâu hơn thông qua các câu hỏi được chọn lọc kỹ lưỡng.
Trắc Nghiệm Xác Suất Thống Kê VNUA
⏱ 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: Cho hai biến cố A và B. Biết P(A) = 0.4, P(B) = 0.5, P(A giao B) = 0.2. Tính xác suất P(A hợp B)?
- - 0.9
- - 0.7
- - 0.1
- - 0.8
Câu 2: Cho biến ngẫu nhiên rời rạc X có bảng phân phối xác suất: P(X=1)=0.2, P(X=2)=0.5, P(X=3)=0.3. Kỳ vọng E(X) của X là:
- - 2.5
- - 2.0
- - 2.1
- - 2.3
Câu 3: Điều kiện nào sau đây là cần thiết để xấp xỉ phân phối Nhị thức B(n, p) bằng phân phối Chuẩn?
- - n nhỏ và p gần 0.5
- - n lớn, np ≥ 5 và n(1-p) ≥ 5
- - n nhỏ và p rất nhỏ
- - n lớn và p rất lớn
Câu 4: Một sinh viên khoa Nông học đi học bằng xe máy (xác suất 0,6) hoặc xe buýt (xác suất 0,4). Xác suất đi muộn nếu đi xe máy là 0,1 và đi xe buýt là 0,3. Tính xác suất sinh viên đó đi học muộn.
- - 0,40
- - 0,18
- - 0,20
- - 0,12
Câu 5: Phân tích phương sai (ANOVA) một nhân tố thường được sử dụng để làm gì trong nghiên cứu nông nghiệp?
- - Kiểm tra tính chuẩn của một bộ dữ liệu quan sát
- - So sánh trung bình của ba hay nhiều tổng thể độc lập
- - Tìm phương trình đường xu hướng giữa hai biến liên tục
- - So sánh phương sai của hai mẫu ghép cặp
Câu 6: Sai lầm loại I trong bài toán kiểm định giả thuyết thống kê xảy ra khi nào?
- - Chấp nhận giả thuyết H0 trong khi H0 sai
- - Bác bỏ giả thuyết H0 trong khi H0 đúng
- - Bác bỏ giả thuyết H0 trong khi H0 sai
- - Chấp nhận giả thuyết H0 trong khi H0 đúng
Câu 7: Cho đại lượng ngẫu nhiên rời rạc X có bảng phân bố xác suất: X nhận giá trị 1 với xác suất 0,3; nhận giá trị 2 với xác suất 0,5; nhận giá trị 3 với xác suất 0,2; tính kỳ vọng toán E(X).
- - 2,0
- - 1,5
- - 2,1
- - 1,9
Câu 8: Cho biến ngẫu nhiên X phân bố chuẩn với kỳ vọng mu = 50 và độ lệch chuẩn sigma = 10, phép đổi biến nào sau đây chuyển X thành biến ngẫu nhiên chuẩn hóa Z ~ N(0, 1)?
- - Z = (X - 10) / 50
- - Z = (X - 50) / 10
- - Z = (X - 50) / 100
- - Z = X / 10 - 50
Câu 9: Nếu hệ số tương quan giữa hai biến X và Y bằng -0.9, điều này cho thấy:
- - Mối quan hệ tuyến tính thuận rất mạnh
- - Mối quan hệ tuyến tính nghịch rất mạnh
- - Hầu như không có quan hệ tuyến tính
- - Mối quan hệ phi tuyến tính mạnh
Câu 10: Để làm giảm độ rộng của khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể mà vẫn giữ nguyên mức độ tin cậy, cách tiếp cận thực tế nhất là gì?
- - Giảm kích thước mẫu
- - Tăng kích thước mẫu
- - Tăng phương sai mẫu
- - Đổi phương pháp phỏng vấn
Câu 11: Một công ty sản xuất bóng đèn có tỷ lệ bóng lỗi là 2%. Kiểm tra ngẫu nhiên một lô 100 bóng đèn. Số bóng lỗi trung bình (kỳ vọng) trong lô hàng này là bao nhiêu?
- - 2
- - 20
- - 0.2
- - 50
Câu 12: Trong phân phối Poisson, tham số λ (lambda) đại diện cho điều gì?
- - Độ lệch chuẩn của số lần xuất hiện sự kiện
- - Số lần thử nghiệm tối đa
- - Số lần xuất hiện trung bình của sự kiện trong một khoảng thời gian hoặc không gian nhất định
- - Xác suất thành công trong một lần thử
Câu 13: Nếu hệ số tương quan r giữa hai biến X và Y bằng -0.95, điều này cho thấy điều gì?
- - Mối quan hệ tuyến tính nghịch rất yếu giữa X và Y
- - Mối quan hệ tuyến tính thuận rất mạnh giữa X và Y
- - Không có mối quan hệ tuyến tính nào giữa X và Y
- - Mối quan hệ tuyến tính nghịch rất mạnh giữa X và Y
Câu 14: Cho đại lượng ngẫu nhiên X có phương sai V(X) = 4, tính phương sai của đại lượng ngẫu nhiên Y = 3X - 2.
- - 10
- - 12
- - 36
- - 34
Câu 15: Gieo một con súc sắc cân đối 2 lần. Xác suất để tổng số chấm hai lần gieo bằng 7 là bao nhiêu?
- - 1/6
- - 5/36
- - 1/12
- - 7/36
Câu 16: Về mặt toán học, hệ số tương quan tuyến tính mẫu (Pearson) r luôn nhận giá trị biến thiên nằm trong giới hạn khoảng nào?
- - Từ 0 đến 1
- - Từ âm vô cực đến dương vô cực
- - Từ -1 đến 0
- - Từ -1 đến 1
Câu 17: Theo quy tắc 3-sigma (còn gọi là Quy tắc thực nghiệm) đối với một phân phối chuẩn hoàn hảo, xấp xỉ bao nhiêu phần trăm dữ liệu quan sát sẽ rơi vào khoảng (mu - 3*sigma, mu + 3*sigma)?
- - 68%
- - 95%
- - 100%
- - 99.7%
Câu 18: Chiều cao của sinh viên VNUA là một biến ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn với trung bình 165 cm và độ lệch chuẩn 5 cm. Xác suất để chọn ngẫu nhiên một sinh viên có chiều cao trên 175 cm là bao nhiêu (biết Φ(2) = 0.9772)?
- - 0.0228
- - 0.9772
- - 0.4772
- - 0.0456
Câu 19: Khi nào nên sử dụng trung vị (median) thay cho trung bình (mean) để mô tả xu hướng trung tâm của một tập dữ liệu?
- - Khi dữ liệu có phân phối chuẩn
- - Khi dữ liệu có các giá trị ngoại lai (outliers)
- - Khi cỡ mẫu rất lớn
- - Khi phương sai của dữ liệu nhỏ
Câu 20: Định lý Bernoulli trong Luật số lớn khẳng định điều gì khi số phép thử n tiến tới vô cùng?
- - Tần suất xuất hiện của biến cố hội tụ theo xác suất về xác suất của biến cố đó
- - Biến cố có xác suất nhỏ chắc chắn sẽ không xảy ra
- - Phân bố của tổng các biến ngẫu nhiên sẽ tiến về phân bố chuẩn
- - Tổng các xác suất của các biến cố luôn bằng 1
Câu 21: Tổng diện tích dưới đường cong của hàm mật độ xác suất đối với một đại lượng ngẫu nhiên liên tục phân phối chuẩn bằng bao nhiêu?
- - 0.5
- - 100
- - 1
- - Phụ thuộc vào phương sai
Câu 22: Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) về tính độc lập thường được áp dụng trong thực tế để phân tích mối liên hệ của loại dữ liệu nào sau đây?
- - So sánh trung bình của ba hoặc nhiều nhóm dữ liệu liên tục độc lập
- - Mối quan hệ giữa hai biến định tính (phân loại)
- - Kiểm tra tính chuẩn hóa hoàn hảo của một biến định lượng đơn lẻ
- - Đánh giá mức độ khác biệt phương sai của hai quần thể có phân phối chuẩn
Câu 23: Cho F(x) là hàm phân bố xác suất (hàm tích lũy) của một biến ngẫu nhiên liên tục X, xác suất để X nhận giá trị trong khoảng (a, b) với a < b được tính bằng công thức nào?
- - F(a) - F(b)
- - F(b) - F(a)
- - Đạo hàm của F(x) tại điểm b
- - Tích phân từ a đến b của F(x)dx
Câu 24: Nếu bài toán kiểm định có đối thuyết H1 mang dấu lớn hơn (>) so với giá trị cần kiểm định, bài toán đó được gọi là gì?
- - Kiểm định giả thuyết phía bên trái
- - Kiểm định giả thuyết hai phía
- - Kiểm định sự phù hợp
- - Kiểm định giả thuyết phía bên phải
Câu 25: Công thức Bayes thường được sử dụng trong thống kê nhằm mục đích chính nào sau đây?
- - Tính lại xác suất của các nguyên nhân khi đã biết biến cố kết quả xảy ra
- - Tính xác suất của một biến cố dựa trên các biến cố độc lập ban đầu
- - Ước lượng giá trị trung bình và phương sai của một tổng thể chưa biết
- - Tính sai số chuẩn của mẫu dữ liệu trong kiểm định giả thuyết