Trắc Nghiệm Xác Suất Thống Kê EPU giúp bạn củng cố lại các nội dung đã học thông qua các nội dung xoay quanh chủ đề trọng tâm.
Trắc Nghiệm Xác Suất Thống Kê EPU
⏱ 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: Ước lượng điểm (Point Estimation) là gì trong thống kê?
- - Tính toán độ lệch chuẩn của một phân phối mẫu
- - Ước tính một khoảng giá trị chứa tham số tổng thể với một độ tin cậy nhất định
- - Sử dụng một giá trị duy nhất từ dữ liệu mẫu để ước tính một tham số của tổng thể
- - Kiểm định giả thuyết về giá trị của một tham số tổng thể
Câu 2: Một biến ngẫu nhiên rời rạc X có bảng phân phối xác suất như sau: P(X=1) = 0.3, P(X=2) = 0.5, P(X=3) = 0.2. Kỳ vọng E(X) của X là bao nhiêu?
- - 1.0
- - 1.9
- - 2.0
- - 2.5
Câu 3: Giả sử xác suất một sản phẩm bị lỗi là 0,05. Kiểm tra ngẫu nhiên 100 sản phẩm một cách độc lập. Số sản phẩm lỗi trung bình mong đợi là bao nhiêu?
- - 0,05
- - 50
- - 5
- - 10
Câu 4: Phân phối chuẩn (Normal Distribution), còn gọi là phân phối Gaussian, có hình dạng đặc trưng nào?
- - Lệch phải (skewed right)
- - Hình chuông và đối xứng quanh giá trị trung bình
- - Phẳng và không có đỉnh rõ ràng
- - Lệch trái (skewed left)
Câu 5: Định lý giới hạn trung tâm khẳng định rằng khi kích thước mẫu n đủ lớn, phân phối của trung bình mẫu sẽ xấp xỉ với phân phối nào?
- - Phân phối chuẩn
- - Phân phối Poisson
- - Phân phối nhị thức
- - Phân phối đều
Câu 6: Cho biến ngẫu nhiên X có phân phối Nhị thức B(n, p). Kỳ vọng E(X) được tính theo công thức nào?
- - n . p
- - n . p . (1-p)
- - n / p
- - p / n
Câu 7: Nếu p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha (ví dụ, p-value < 0.05), chúng ta sẽ đưa ra kết luận gì về giả thuyết null?
- - Chấp nhận giả thuyết null
- - Không bác bỏ giả thuyết null
- - Bác bỏ giả thuyết null
- - Kết luận rằng giả thuyết thay thế là sai
Câu 8: Nếu một biến ngẫu nhiên X tuân theo quy luật phân phối chuẩn N(mu, sigma bình phương), thì diện tích dưới đường cong mật độ xác suất trên toàn trục số bằng bao nhiêu?
- - 0,5
- - Sigma
- - 1
- - Mu
Câu 9: Định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem) phát biểu rằng, khi kích thước mẫu đủ lớn, phân phối của trung bình mẫu sẽ xấp xỉ phân phối nào, bất kể phân phối của tổng thể gốc?
- - Phân phối Bernoulli
- - Phân phối chuẩn
- - Phân phối Poisson
- - Phân phối mũ
Câu 10: Giá trị 'Mode' (Yếu vị) của một tập dữ liệu thống kê được định nghĩa là gì?
- - Giá trị có tần số xuất hiện lớn nhất
- - Giá trị trung bình của tập dữ liệu
- - Hiệu giữa số lớn nhất và số nhỏ nhất
- - Giá trị nằm ở vị trí thứ (n+1)/2
Câu 11: Giả sử một lô hàng có tỉ lệ sản phẩm lỗi là 5%. Chọn ngẫu nhiên 1 sản phẩm, xác suất để chọn được sản phẩm tốt là bao nhiêu?
- - 0,05
- - 0,95
- - 0,50
- - 0,90
Câu 12: Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa alpha (0,05 hoặc 0,01) đại diện cho điều gì?
- - Xác suất bác bỏ H0 khi H0 thực sự đúng
- - Xác suất chấp nhận H0 khi H0 thực sự sai
- - Xác suất để giả thuyết đối H1 là đúng
- - Độ tin cậy của phép kiểm định
Câu 13: Khi giữ nguyên kích thước mẫu, nếu ta tăng độ tin cậy của khoảng ước lượng thì độ dài của khoảng đó sẽ thay đổi như thế nào?
- - Giảm xuống
- - Không thay đổi
- - Bằng không
- - Tăng lên
Câu 14: Giả sử tỉ lệ sinh viên đạt học bổng là 20%. Nếu chọn ngẫu nhiên 5 sinh viên, xác suất để có đúng 2 sinh viên đạt học bổng là bao nhiêu (sử dụng phân phối nhị thức)?
- - 0.0032
- - 0.2048
- - 0.0512
- - 0.4096
Câu 15: Biến ngẫu nhiên rời rạc là biến có thể nhận các giá trị nào?
- - Bất kỳ giá trị nào trong một khoảng
- - Chỉ các giá trị nguyên dương
- - Một số hữu hạn hoặc đếm được các giá trị cụ thể
- - Chỉ các giá trị lớn hơn 0
Câu 16: Yếu vị (Mode) của một biến ngẫu nhiên rời rạc là giá trị gì?
- - Giá trị có xác suất lớn nhất
- - Giá trị trung bình cộng
- - Giá trị nằm ở giữa dãy số
- - Giá trị lớn nhất trong dãy
Câu 17: Giả thuyết không (H0) thường là giả thuyết phát biểu về điều gì?
- - Sự khác biệt có ý nghĩa
- - Không có sự khác biệt hoặc không có tác động
- - Sự thay đổi tích cực
- - Mối quan hệ nhân quả mạnh mẽ
Câu 18: Trong phân phối Bernoulli, biến ngẫu nhiên X chỉ nhận các giá trị nào sau đây?
- - Từ 0 đến n
- - Bất kỳ số thực nào
- - 0 và 1
- - Chỉ các số nguyên dương
Câu 19: Mối liên hệ giữa độ lệch chuẩn (sigma) và phương sai (sigma^2) là gì?
- - Độ lệch chuẩn là bình phương của phương sai
- - Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai
- - Độ lệch chuẩn bằng hai lần phương sai
- - Độ lệch chuẩn bằng một nửa phương sai
Câu 20: Nếu biến ngẫu nhiên X có phương sai Var(X) = 5, hãy tính phương sai của biến ngẫu nhiên Y = 3X - 10.
- - 5
- - 15
- - 45
- - 25
Câu 21: Mục đích chính của phân tích hồi quy tuyến tính đơn (Simple Linear Regression) là gì?
- - Đo lường cường độ và chiều của mối quan hệ tuyến tính
- - Mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập để dự đoán
- - Xác định phân phối xác suất của một biến
- - So sánh trung bình của nhiều nhóm
Câu 22: Phương sai của đại lượng ngẫu nhiên X, ký hiệu là Var(X) hoặc V(X), dùng để đo lường đặc tính nào?
- - Mức độ tập trung của các giá trị
- - Mức độ phân tán của các giá trị so với kỳ vọng
- - Giá trị trung bình của đại lượng ngẫu nhiên
- - Xác suất xảy ra của biến cố chắc chắn
Câu 23: Cho hai biến cố A và B độc lập với nhau. Công thức nào sau đây là đúng để tính xác suất của biến cố tích AB?
- - P(AB) = P(A) + P(B)
- - P(AB) = P(A) . P(B)
- - P(AB) = P(A) / P(B)
- - P(AB) = P(A) + P(B) - P(A+B)
Câu 24: Công thức Bayes dùng để tính loại xác suất nào sau đây?
- - Xác suất có điều kiện của biến cố sau khi đã biết thông tin mới
- - Xác suất của biến cố hợp
- - Xác suất của biến cố đối
- - Xác suất không điều kiện của một tổng thể
Câu 25: Khi kích thước mẫu (n) tăng lên trong khi các yếu tố khác không đổi, độ rộng của khoảng tin cậy cho kỳ vọng sẽ thay đổi như thế nào?
- - Tăng lên
- - Không thay đổi
- - Giảm đi
- - Bằng 0