Kiểm định giả thuyết và phân tích dữ liệu

Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha, ta luôn bác bỏ giả thuyết Ho.

• Đúng

• Sai

Khi kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa alpha là xác suất trả lời đúng.

• Đúng

• Sai

Hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến luôn có ý nghĩa thống kê nếu giá trị của nó lớn.

• Đúng

• Sai

Hồi quy tuyến tính giả định rằng phần dư (residuals) có phân phối chuẩn.

• Đúng

• Sai

Trong phân tích thành phần chính (PCA), thành phần chính đầu tiên (PC1) luôn có phương sai lớn nhất trong dữ liệu.

• Đúng

• Sai

PCA có thể được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu mà không làm mất hoàn toàn thông tin quan trọng.

• Đúng

• Sai

Thuật toán phân cụm K-means yêu cầu phải biết trước số cụm cần phân chia dữ liệu.

• Đúng

• Sai

Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering) không yêu cầu xác định trước số cụm, nhưng có thể chọn số cụm từ cây phân cấp (dendrogram).

• Đúng

• Sai

Trong kiểm định giả thuyết, nếu mẫu có kích thước đủ lớn, giá trị p-value luôn nhỏ và ta có thể bác bỏ giả thuyết không.

• Đúng

• Sai

Trong R, để tính trung bình của một vector dữ liệu x, ta có thể sử dụng hàm mean(x).

• Đúng

• Sai