🎯 Mục tiêu bài Quiz
Kiểm tra kiến thức của bạn qua các câu hỏi trắc nghiệm và bài tập thực hành!
✅ 21 câu hỏi trắc nghiệm (7 phần)
✅ 4 bài tập tính toán
✅ Yêu cầu: Hoàn thành bài 1-14
Thời gian: 30 phút | Độ khó: Tổng hợp | Đạt yêu cầu: ≥ 14/21 câu đúng
Phần 1: Descriptive Statistics
Phần 2: Probability
Phần 3: Distributions
Phần 4: Confidence Intervals
Phần 5: Hypothesis Testing
Phần 6: Correlation và Regression
Phần 7: Bài tập tính toán
Bài tập 1: Descriptive Statistics
Dữ liệu: [12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30]
Tính:
- Mean
- Median
- Standard Deviation (sample)
- IQR
- Mean = (12+15+18+20+22+25+28+30)/8 = 170/8 = 21.25
- Median = (20+22)/2 = 21
- Std ≈ 6.18
- Q1 = 16.5, Q3 = 26.5, IQR = 10
Bài tập 2: Probability
Hộp có 5 bi đỏ, 3 bi xanh. Rút 2 bi không hoàn lại.
- P(2 bi đỏ)?
- P(ít nhất 1 bi xanh)?
- P(2 đỏ) = (5/8) × (4/7) = 20/56 = 5/14 ≈ 0.357
- P(ít nhất 1 xanh) = 1 - P(2 đỏ) = 1 - 5/14 = 9/14 ≈ 0.643
Bài tập 3: Confidence Interval
Sample: n = 36, x̄ = 85, s = 12. Tính 95% CI cho μ.
SE = 12/√36 = 2 CI = 85 ± 1.96 × 2 = 85 ± 3.92 = [81.08, 88.92]
Bài tập 4: Hypothesis Testing
H₀: μ = 100, H₁: μ ≠ 100 Sample: n = 25, x̄ = 95, σ = 15, α = 0.05
- Tính z-statistic
- P-value
- Kết luận
- z = (95 - 100) / (15/√25) = -5/3 = -1.67
- P-value = 2 × P(Z < -1.67) = 2 × 0.0475 ≈ 0.095
- P-value (0.095) > α (0.05) → Fail to Reject H₀
📊 Đánh giá kết quả
| Số câu đúng | Đánh giá |
|---|---|
| 18-21 | 🌟 Xuất sắc! Bạn nắm vững kiến thức |
| 14-17 | 👍 Tốt! Cần ôn lại một số chủ đề |
| 10-13 | 📚 Cần học thêm, xem lại các bài |
| < 10 | 🔄 Nên học lại từ đầu |
🎓 Hoàn thành khóa học!
Câu hỏi tự kiểm tra
- Trong các độ đo xu hướng trung tâm, khi nào Mean không phải là lựa chọn tốt nhất?
- Giải thích sự khác biệt giữa Khoảng tin cậy (CI) và P-value trong kiểm định giả thuyết?
- Tại sao Central Limit Theorem (CLT) là nền tảng quan trọng của thống kê suy luận?
- Correlation ≠ Causation — hãy giải thích tại sao và cho ví dụ?
🎉 Tuyệt vời! Bạn đã hoàn thành toàn bộ khóa học Statistics Fundamentals!
Tiếp theo: Hãy áp dụng kiến thức thống kê vào các dự án thực tế và tiếp tục học Machine Learning Fundamentals!
Bạn đã hoàn thành khóa học Statistics Fundamentals!
Kiến thức thống kê này sẽ là nền tảng quan trọng cho:
- 📊 Data Analysis
- 🤖 Machine Learning
- 📈 Business Intelligence
- 🔬 Research & Experimentation
Next steps:
- Thực hành với dữ liệu thực tế
- Học tiếp Machine Learning Fundamentals
- Làm projects để áp dụng kiến thức
Tài liệu tham khảo
- Statistics - Khan Academy
- Think Stats - Allen B. Downey
- Practical Statistics for Data Scientists - O'Reilly
- scipy.stats documentation
- statsmodels documentation