Font size
WorksheetsKiểm tra kiến thức thống kê
Total questions: 41
Worksheet time: 23mins
Tham số nào không phải thước đo sự biến thiên của dữ liệu:
Khoảng biến thiên
Trung bình giữa
Độ lệch chuẩn
Tứ phân vị
Khi tính toán phương sai, n-1 được sử dụng ở mẫu số khi:
Sử dụng mẫu
Sử dụng tổng thể
Sử dụng mẫu hoặc tổng thể
Sử dụng tổng điều tra
Khi tính toán giá trị trung bình của một biến bằng dữ liệu được phân nhóm,
Cần tính toán gía trị giữa của mỗi nhóm
Kết quả sử dụng dữ liệu phân nhóm chính xác hơn so với sử dụng dữ liệu không phân nhóm
Sử dụng dữ liệu tổng thể
Không đáp án nào chính xác
Giá trị của độ lệch chuẩn không bao giờ có thể là
Lớn hơn giá trị phương sai
Bằng 0
Nhận giá trị âm
Nhỏ hơn phương sai
Giá trị của phương sai không bao giờ có thể là:
Lớn hơn độ lệch chuẩn
Nhận giá trị âm
Nhỏ hơn độ lệch chuẩn
Bằng độ lệch chuẩn
Tham số σ2 thể hiện:
Độ lệch chuẩn mẫu
Độ lệch chuẩn tổng thể
Phương sai mẫu
Phương sai tổng thể
Cov(x,y) > 0 có nghĩa là:
Phương sai của x dương
Phương sai của y dương
Mối quan hệ dương giữa x và y
Mối quan hệ âm giữa x và y
Hệ số tương quan (correlation) chạy trong khoảng:
Từ 0 tới 1
Từ âm vô cùng tới dương vô cùng
Từ -1 tới 1
Từ -1 tới 0
Độ lệch chuẩn là 20. =7200. Tính n?
16
19
21
14
Cho một dữ liệu như sau: 15; 12; 16; 18; 15; 16; 17; 15; 12; 14 Tính tứ phân vị thứ 3 (phân vị 75th)
16
19
15
22
Cho dữ liệu sau Nhóm Tần số 50-54 4 55-59 3 60-64 2 65-69 5 70-74 2 75-79 5 Giá trị trung bình là
9
77
72
67
Cho dữ liệu sau Nhóm Tần số 50-54 4 55-59 3 60-64 2 65-69 5 70-74 2 75-79 5 Giá trị độ lệch chuẩn là:
9.06
9.28
86.19
82.09
Trong một biểu đồ hộp (box plot), giá trị dữ liệu x được coi là giá trị bất thường nếu:
Trong một biểu đồ hộp (box plot), giá trị dữ liệu x được coi là giá trị bất thường nếu:
x < Q1 - 1.0(IQR) or x > Q3 + 1.0(IQR).
x < Q2 - 1.0(IQR) or x > Q2 + 1.0(IQR).
x < Q1 - 1.5(IQR) or x > Q3 + 1.5(IQR).
x < Q2 - 1.5(IQR) or x > Q2 + 1.5(IQR).
Cho dữ liệu: 40; 54; 64; 60; 46; 52; 56; 52 Tính độ lệch chuẩn:
7.66
6.84
7.85
8.52
Biến ngẫu nhiên được mô tả nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng hay nhiều khoảng giá trị nhất định được gọi là:
Biến ngẫu nhiên rời rạc
Biến ngẫu nhiên liên tục
Biến ngẫu nhiên định tính
Biến ngẫu nhiên liên tục
Một ngân hàng thực hiện các khoản vay cho khách hàng. Nhờ kinh nghiệm trong quá khứ họ nhận thấy tỷ lệ không trả nợ được của khách vào khoảng 1% và giả định tỷ lệ này không khác biệt giữa các khách hàng vay do việc thẩm định tín dụng khá chặt chẽ. Yêu cầu của giám đốc chi nhánh muốn biết xác suất có 2 trong 10 khách hàng vay không trả được nợ. Bộ phận tín dụng sử dụng dạng hàm phân phối xác suất nào trong trường hợp này để tính toán.
Phân phối đều
Phân phối nhị thức
Phân phối chuẩn
Phân phối Poisson
Một chốt cảnh sát theo dõi tình hình vi phạm giao thông của người tham gia giao thông. Quan sát cho thấy số người vi phạm trung bình trong giờ hành chính là gần như sau với trung bình là 5 người mỗi giờ. Đồng thời số vi phạm nhiều hay ít của các giờ là không liên quan đến nhau. Trưởng phòng cảnh sát muốn tính xác suất có 3 vi phạm trong một giờ nào đó thì họ cần sử dụng hàm xác suất nào?
Phân phối đều
Phân phối nhị thức
Phân phối chuẩn
Phân phối Poisson
Đây là đặc trung của hàm phân phối xác suất nào?
Phân phối đều
Phân phối mũ
Phân phối chuẩn
Phân phối nhị thức
Số lượng khách hàng vào một cửa hàng trong một ngày là ví dụ của:
Biến ngẫu nhiên liên tục
Biến ngẫu nhiên rời rạc
Biến ngẫu nhiên liên tục hoặc rời rạc phụ thuộc vào số lượng khách hàng là chẵn hay lẻ
Biến ngẫu nhiên liên tục hoặc rời rạc phụ thuộc vào giới tính của khách hàng
Độ lệch chuẩn của phân phối nhị thức này là:
8
20
12
24
Phân phối Poisson là một dạng của:
Phân phối xác suất liên tục
Phân phối xác suất rời rạc
Phân phối xác suất chuẩn
Phân phối xác suất student
Kỳ vọng toán của phân phối nhị thức là:
(n-1)(1-p)
n(1-p)
np
(n-1)p
Phân phối nhị thức với p=0.4 và cỡ mẫu là 150. Phương sai là:
36
6
81
9
Tính kỳ vọng toán và độ lệch chuẩn:
23 và 3
23 và 9
30 và 3
30 và 9
Trong phân phối chuẩn hóa,
Trung bình bằng μ và độ lệch chuẩn bằng σ
Trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1
Trung bình bằng 1 và độ lệch chuẩn bằng 0
Trung bình và độ lệch chuẩn có thể nhận bất kỳ giá trị nào
Trong phân phối chuẩn, giá trị z>0 thể hiện điều gì?
Tất cả các quan sát có giá trị dương
Vùng tương ứng với giá trị z có giá trị dương hoặc âm
Trung bình mẫu nhỏ hơn trung bình tổng thể
Trung bình tổng thể nhỏ hơn trung bình mẫu
Độ lệch chuẩn của một phân phối chuẩn
Có thể nhận bất kỳ giá trị nào
Luôn bằng 1
Không thể là số âm
Luôn bằng 0
Độ lệch chuẩn của một phân phối chuẩn
Có thể nhận bất kỳ giá trị nào
Luôn bằng 1
Không thể là số âm
Luôn bằng 0
Điểm trung tâm của đường cong phân phối chuẩn là:
Độ lệch chuẩn của phân phối
Giá trị không âm
Giá trị trung bình của phân phối
Luôn bằng 1
Giá trị z luôn
Chạy từ 0 tới 1
Chạy từ -1 tới 1
Bằng giá trị trung bình
Có thể là giá trị âm hoặc dương
P(z>7)
Bằng 1
Bằng 0
Không xác định được
0.998
P(z<-6)
Bằng 1
Bằng 0
Không xác định được
0.998
Tính chất nào là của phân phối chuẩn hóa:
Không đối xứng
Tổng diện tích dưới đường cong chuẩn hóa luôn bằng 1
99.72% giá trị của biến ngẫu nhiên nằm trong khoảng cộng trừ 1 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình
Giá trị trung bình bằng giá trị trung vị và lớn hơn Mode
Một biến ngẫu nhiên liên tục tuân theo phân phối đều giữa a và b. Hàm phân phối xác suất giữa a và b là:
1/(b-a)
(b-a)
1/(b-a)2
1
Biến x tuân theo phân phối đều giữa 70 và 100. Xác suất để x có giá trị từ 80 tới 95 là:
0.5
0.75
0.25
1
Tính P(−2.25 ≤ z≤ 1.87)
0.9662
0.9571
0.9693
0.9772
Tính P ( z≤−2.47)
0.9932
0.9571
0.0068
0.0429
Tính P ( z≥−1.89 )
0.0294
0.9706
0.0365
0.0635
X là biến ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn với trung bình bằng 7 và độ lệch chuẩn là 2. Xác suất để X nằm giữa 6.32 và 7.35 là:
0.3669
0.5695
0.2026
0.9364
X là biến ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn với trung bình bằng 7 và độ lệch chuẩn là 2. Xác suất để X lớn hơn hoặc bằng 7.54
0.6064
0.6545
0.3936
0.3455
