Hệ số tương quan (correlation coefficient) có giá trị nằm trong khoảng nào?

• A. Từ 0 đến 1.
• B. Từ -1 đến 0.
• C. Từ -∞ đến +∞.
• D. Từ -1 đến +1.

Phương pháp Bootstrap trong thống kê là gì?

• A. Một phương pháp kiểm định giả thuyết dựa trên phân phối chuẩn.
• B. Một kỹ thuật lấy mẫu lại (resampling) để ước lượng phân phối của một thống kê.
• C. Một phương pháp phân tích phương sai.
• D. Một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?

• A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
• B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu liên quan (paired samples) và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Khi kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
• D. Khi phân tích phương sai.

Độ mạnh của một kiểm định thống kê (statistical power) thể hiện điều gì?

• A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
• B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
• C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
• D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.

Trong phân tích sống sót (survival analysis), hàm sống sót (survival function) biểu thị điều gì?

• A. Xác suất một sự kiện xảy ra tại một thời điểm cụ thể.
• B. Xác suất một sự kiện không xảy ra trước một thời điểm cụ thể.
• C. Thời gian trung bình cho đến khi sự kiện xảy ra.
• D. Tỷ lệ sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định.

Sự khác biệt chính giữa kiểm định một phía (one-tailed test) và kiểm định hai phía (two-tailed test) là gì?

• A. Kiểm định một phía chỉ kiểm tra sự khác biệt theo một hướng cụ thể, trong khi kiểm định hai phía kiểm tra sự khác biệt theo cả hai hướng.
• B. Kiểm định hai phía chỉ kiểm tra sự khác biệt theo một hướng cụ thể, trong khi kiểm định một phía kiểm tra sự khác biệt theo cả hai hướng.
• C. Kiểm định một phía luôn có độ mạnh lớn hơn kiểm định hai phía.
• D. Kiểm định hai phía luôn có độ mạnh lớn hơn kiểm định một phía.

Trong phân tích cụm (cluster analysis), mục tiêu chính là gì?

• A. Dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc.
• B. Phân loại các đối tượng vào các nhóm (cụm) sao cho các đối tượng trong cùng một cụm tương tự nhau hơn so với các đối tượng trong các cụm khác.
• C. Giảm chiều dữ liệu.
• D. Tìm các biến quan trọng nhất trong tập dữ liệu.

Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II (Type II error) được định nghĩa là gì?

• A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
• B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
• C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
• D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.

Khi nào thì sử dụng kiểm định Mann-Whitney U test?

• A. Để so sánh trung bình của hai mẫu liên quan.
• B. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết.
• D. Để phân tích phương sai.

Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để so sánh trung bình của hai mẫu?

• A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30) và độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
• B. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
• C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
• D. Khi hai mẫu có kích thước bằng nhau.

Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?

• A. Khi các biến độc lập không tương quan với nhau.
• B. Khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
• C. Khi biến phụ thuộc không tương quan với các biến độc lập.
• D. Khi mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.

Phương pháp Monte Carlo là gì?

• A. Một phương pháp kiểm định giả thuyết.
• B. Một kỹ thuật mô phỏng sử dụng số ngẫu nhiên để giải quyết các bài toán.
• C. Một phương pháp phân tích chuỗi thời gian.
• D. Một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu.

Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?

• A. Độ lệch chuẩn.
• B. Phương sai.
• C. Trung vị.
• D. Khoảng biến thiên.

Mục đích chính của việc xây dựng khoảng tin cậy (confidence interval) là gì?

• A. Để ước lượng một tham số của quần thể với một mức độ tin cậy nhất định.
• B. Để kiểm định giả thuyết về một tham số của quần thể.
• C. Để mô tả phân phối của dữ liệu mẫu.
• D. Để giảm sai số loại I trong kiểm định giả thuyết.

Trong phân tích thành phần chính (principal component analysis - PCA), mục tiêu chính là gì?

• A. Tìm các biến quan trọng nhất trong tập dữ liệu.
• B. Giảm chiều dữ liệu bằng cách tìm các thành phần chính giải thích phần lớn phương sai.
• C. Phân loại các đối tượng vào các nhóm khác nhau.
• D. Dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc.

Trong hồi quy tuyến tính, ý nghĩa của hệ số chặn (intercept) là gì?

• A. Độ dốc của đường hồi quy.
• B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
• C. Mức độ biến động của dữ liệu.
• D. Sai số chuẩn của ước lượng.

Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?

• A. So sánh trung bình của hai mẫu.
• B. Kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
• C. Phân tích phương sai.
• D. Kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.

Ý nghĩa của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization/standardization) trước khi áp dụng các thuật toán học máy là gì?

• A. Để giảm kích thước của tập dữ liệu.
• B. Để đảm bảo rằng tất cả các biến có cùng thang đo, tránh ảnh hưởng của các biến có giá trị lớn hơn đến kết quả.
• C. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ (outliers).
• D. Để chuyển đổi dữ liệu thành dạng phù hợp với phân phối chuẩn.

Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong hồi quy tuyến tính là gì?

• A. Độ dốc của đường hồi quy.
• B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
• C. Sai số chuẩn của ước lượng.
• D. Mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy.

Khi nào thì kiểm định phi tham số (non-parametric test) được ưu tiên sử dụng hơn so với kiểm định tham số (parametric test)?

• A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
• B. Khi kích thước mẫu lớn.
• C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ.
• D. Khi cần tính toán nhanh chóng.

Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc (dependent variable) có đặc điểm gì?

• A. Là một biến liên tục.
• B. Là một biến định tính có hai giá trị (binary).
• C. Là một biến định tính có nhiều hơn hai giá trị.
• D. Là một biến đếm (count variable).

Trong phân tích chuỗi thời gian (time series analysis), thành phần xu hướng (trend) biểu thị điều gì?

• A. Sự biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu.
• B. Sự biến động theo mùa trong dữ liệu.
• C. Sự biến động dài hạn và có hệ thống trong dữ liệu.
• D. Sự biến động ngắn hạn trong dữ liệu.

Trong phân tích tương quan, tương quan âm (negative correlation) có nghĩa là gì?

• A. Khi một biến tăng, biến kia cũng tăng.
• B. Khi một biến tăng, biến kia giảm.
• C. Hai biến không liên quan đến nhau.
• D. Hai biến có mối quan hệ phi tuyến tính.

Trong lý thuyết quyết định (decision theory), hàm tổn thất (loss function) biểu thị điều gì?

• A. Lợi ích thu được từ một quyết định.
• B. Chi phí hoặc hậu quả tiêu cực của một quyết định sai lầm.
• C. Xác suất một sự kiện xảy ra.
• D. Giá trị kỳ vọng của một quyết định.

Trong kiểm định giả thuyết thống kê, sai lầm loại I xảy ra khi nào?

• A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
• B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
• C. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
• D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.

Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?

• A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
• B. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
• C. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả còn cực đoan hơn) nếu giả thuyết H0 là đúng.
• D. Mức ý nghĩa của kiểm định.

Khi nào nên sử dụng kiểm định ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA)?

• A. Khi so sánh trung bình của hai nhóm.
• B. Khi so sánh trung bình của nhiều nhóm và có hai yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
• C. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính.
• D. Khi kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết.

Kiểm định khi bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?

• A. So sánh trung bình của hai mẫu.
• B. Kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết với dữ liệu thực tế.
• C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình.
• D. Phân tích phương sai.

Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) thường được chọn là bao nhiêu?

• A. 0.01
• B. 0.05
• C. 0.10
• D. Tất cả các đáp án trên đều có thể, tùy thuộc vào bài toán.

Phương pháp K-means clustering hoạt động như thế nào?

• A. Phân chia dữ liệu thành K cụm dựa trên khoảng cách đến các trung tâm cụm (centroids) được cập nhật liên tục.
• B. Xây dựng một cây phân cấp để phân chia dữ liệu thành các cụm.
• C. Tìm các cụm có mật độ cao trong dữ liệu.
• D. Phân chia dữ liệu dựa trên các đường biên quyết định (decision boundaries).