MAS291Chưa đoCơ sở ngành Cập nhật 10 giờ trước

MAS291 - Xác suất thống kê

Xác suất thống kê là môn 3 tín chỉ bậc cử nhân của Đại học FPT, học sau MAE101 hoặc MAC101. Bài toán trung tâm là ra quyết định kỹ thuật khi dữ liệu mang yếu tố ngẫu nhiên: thời gian phản hồi của máy chủ dao động theo từng yêu cầu, tỉ lệ gói tin bị mất đổi theo giờ, và một bản cập nhật phần mềm có thật sự làm ứng dụng nhanh hơn hay chỉ là trùng hợp. Thời gian giữa hai yêu cầu tới máy chủ thường được mô tả bằng phân phối mũ, còn đại lượng hình thành từ tổng nhiều sai lệch nhỏ thì xấp xỉ phân phối chuẩn; với biến liên tục, xác suất là diện tích dưới hàm mật độ, kỳ vọng và phương sai tính bằng tích phân. Gốc của mọi mô hình là xác suất: định lý Bayes cho biết một thư bị bộ lọc gắn nhãn rác thì khả năng nó thật là rác bao nhiêu, dựa trên không gian mẫu của phép thử, quy tắc nhân và xác suất có điều kiện. Biến đếm như số lỗi trong một đoạn mã hay số lượt truy cập trong một phút đi theo phân phối nhị thức, Poisson, hình học hoặc siêu bội, mỗi loại ứng với một cơ chế sinh dữ liệu khác nhau. Định lý giới hạn trung tâm nối xác suất với thống kê: trung bình mẫu gần chuẩn khi cỡ mẫu đủ lớn, nên từ một mẫu đo đạc có thể ước lượng tham số của cả hệ thống kèm sai số. Khoảng tin cậy cho trung bình và tỉ lệ đưa ra một dải giá trị hợp lý của tham số kèm mức tin cậy, còn phép so hai mẫu trả lời phiên bản giao diện mới có kéo tỉ lệ chuyển đổi khác bản cũ hay không. Trước khi suy diễn, dữ liệu được nhìn qua biểu đồ hộp, histogram, trung bình và độ lệch chuẩn, đồ thị theo thời gian để thấy hình dạng và điểm bất thường. Kiểm định giả thuyết so p-value với mức ý nghĩa, cân hai loại sai lầm, và chỉ bác bỏ H₀ để nghiêng về H₁ khi thống kê kiểm định rơi đủ xa giá trị cam kết. Hồi quy tuyến tính đơn đo mức gắn kết bằng hệ số tương quan, ước lượng đường thẳng bình phương nhỏ nhất giữa hai biến, chẳng hạn thời gian chạy theo kích thước dữ liệu đầu vào, rồi kiểm định ý nghĩa của hệ số góc. Phép tính được làm cả bằng tay lẫn bằng Excel. Học xong, người học dựng được khoảng tin cậy, ước lượng và kiểm tra ý nghĩa một đường hồi quy trên dữ liệu thật, nhận ra cơ chế sinh dữ liệu nào ứng với phân phối nào để tính xác suất và các đặc trưng của nó, rồi dùng kiểm định để đọc kết quả đủ chặt cho quyết định thiết kế hay vận hành hệ thống.

400Câu hỏi
8Bộ đề
10Chủ đề

Câu hỏi của môn

344/400 câuCòn 56
A15
B6
C12
D3
ENone of the others
F4.4
Lời giải
Đáp án đúng: "15". X phân phối đều trên (5, 7) với mật độ 0.5, nên E(X) = (5 + 7)/2 = 6, hay tính tích phân ∫ x·0.5 dx từ 5 tới 7 = 0.25·(49 − 25) = 6. Kỳ vọng có tính tuyến tính: E(aX + b) = a·E(X) + b, nên E(2X + 3) = 2·6 + 3 = 15. "6" là E(X), chưa áp phép biến đổi 2X + 3. "12" là 2E(X), quên cộng hằng số 3. "3" chỉ là hằng số, bỏ hẳn phần 2E(X). "4.4" không ứng với phép tính nào ở đây; ngay cả phương sai Var(2X + 3) = 4·Var(X) = 4·(2²/12) ≈ 1.33 cũng khác. "None of the others" sai vì 15 có trong danh sách.
Mở trang câu hỏi này →
A0.33
B−0.18
C1.49
D0.57
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "0.57". Do phân phối chuẩn tắc đối xứng quanh 0, P(−a < Z < a) = 2P(Z < a) − 1. Đặt 2P(Z < a) − 1 = 0.4314 được P(Z < a) = (1 + 0.4314)/2 = 0.7157, đối chiếu dữ kiện P(Z < 0.57) = 0.7157 nên a = 0.57. "0.33" sai vì P(−0.33 < Z < 0.33) = 2·0.6293 − 1 = 0.2586, nhỏ hơn 0.4314. "1.49" sai vì P(−1.49 < Z < 1.49) = 2·0.9319 − 1 = 0.8638, quá lớn. "−0.18" sai vì a phải dương để khoảng (−a, a) có nghĩa, và con số P(Z < −0.18) = 0.4286 chỉ gần 0.4314 về chữ số chứ không phải xác suất của khoảng đối xứng. "None of the other choices is correct" sai vì 0.57 có trong các lựa chọn.
Mở trang câu hỏi này →
A0.7745
B0.2817
C0.4908
D0.0943
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "0.7745". X có phân phối chuẩn μ = 4.0, σ = 1.0; chuẩn hoá Z = (X − μ)/σ: với 2.5 thì Z = (2.5 − 4)/1 = −1.5, với 5.0 thì Z = (5 − 4)/1 = 1. Vậy P(2.5 < X < 5.0) = P(−1.5 < Z < 1) = P(Z < 1) − P(Z < −1.5) = 0.8413 − 0.0668 = 0.7745. Các giá trị P(Z < −0.99), P(Z < −0.55), P(Z < 0.15) đề cho là nhiễu, không dùng tới. "0.2817" bằng P(Z < 1) − P(Z < 0.15) = 0.8413 − 0.5596, còn "0.0943" bằng P(Z < −0.99) − P(Z < −1.5) = 0.1611 − 0.0668, tức lấy nhầm một cận sang giá trị Z nhiễu. "0.4908" không bằng hiệu hay tổng nào của các giá trị đề cho và lệch xa kết quả đúng 0.7745. Vì 0.7745 có trong danh sách nên "None of the other choices is correct" sai.
Mở trang câu hỏi này →
A0.9637
B0.0363
C0.9723
D0.0277
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "0.9637". Số cú home run X ~ nhị thức với n = 600, p = 0.03, xấp xỉ chuẩn với μ = np = 18 và σ = √(np(1 − p)) = √17.46 = 4.1785. Nhiều hơn 10 nghĩa là X ≥ 11; vì X rời rạc còn phân phối chuẩn liên tục, mỗi giá trị nguyên k được đại diện bởi đoạn [k − 0.5, k + 0.5], nên hiệu chỉnh liên tục (continuity correction) đặt mốc tại 10.5: z = (10.5 − 18)/4.1785 = −1.795 và P(X > 10) ≈ P(Z > −1.795) = 1 − 0.0363 = 0.9637. "0.9723" là kết quả khi bỏ hiệu chỉnh liên tục, lấy mốc 10: z = (10 − 18)/4.1785 = −1.915, 1 − 0.0277 = 0.9723; con số này ngầm gộp nửa đoạn quanh giá trị 10 vào biến cố, trong khi X = 10 không thuộc nhiều hơn 10, nên nó là xấp xỉ thô hơn và không phải cách tính chuẩn. "0.0363" là P(X ≤ 10) có hiệu chỉnh, phần bù của biến cố hỏi. "0.0277" là phần bù khi bỏ hiệu chỉnh. Đã có 0.9637 nên "None of the other choices is correct" không được chọn.
Mở trang câu hỏi này →
A10
B16
C9
D2
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "16". Mode (yếu vị) là giá trị xuất hiện nhiều lần nhất trong dữ liệu. Trong dãy 4, 14, 3, 16, 9, 8, 16 chỉ có 16 lặp lại (hai lần), các giá trị khác xuất hiện một lần, nên mode là 16. Phương án "10" là trung bình cộng (4 + 14 + 3 + 16 + 9 + 8 + 16)/7 = 70/7 = 10. Phương án "9" là trung vị: sắp xếp được 3, 4, 8, 9, 14, 16, 16 thì giá trị đứng giữa là 9. Phương án "2" là số lần xuất hiện của mode, không phải bản thân mode. Phương án "None of the other choices is correct" sai vì 16 đã có sẵn.
Mở trang câu hỏi này →
A6.5
B5
C6
D7
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "7". Khoảng biến thiên (range) bằng giá trị lớn nhất trừ giá trị nhỏ nhất. Rà 20 chiều cao: lớn nhất là 74 inch, nhỏ nhất là 67 inch, nên range = 74 − 67 = 7. Giá trị "6" là kết quả khi bỏ sót một đầu mút, ví dụ lấy 73 − 67 hoặc 74 − 68. Giá trị "5" ứng với 73 − 68, bỏ sót cả hai đầu mút. Giá trị "6.5" không thể là range của dữ liệu toàn số nguyên, vì hiệu hai số nguyên luôn là số nguyên. Vì 7 có trong danh sách nên "None of the other choices is correct" không đúng.
Mở trang câu hỏi này →
A17
B12
C13
D14
E15
F16
Lời giải
Đáp án đúng: "17". Trong biểu đồ thân và lá (stem and leaf), thân là chữ số hàng chục và lá là chữ số hàng đơn vị: thân 0 có lá 5, 5, 6; thân 1 có lá 1, 4, 6, 2, 3; thân 2 có lá 0, 2, 1. Dữ liệu sắp lại: 5, 5, 6, 11, 12, 13, 14, 16, 20, 21, 22, đủ 11 học sinh. Khoảng biến thiên (range) = lớn nhất − nhỏ nhất = 22 − 5 = 17. Lá không được in theo thứ tự nên phải sắp trước khi đọc giá trị lớn nhất. "12" chỉ là một giá trị trong dữ liệu (thân 1, lá 2). "13" là trung vị, giá trị thứ sáu của dãy đã sắp. "14" là khoảng tứ phân vị Q₃ − Q₁ = 20 − 6, một thước đo độ phân tán khác. "15" là 20 − 5, lấy nhầm lá đầu tiên của thân 2 làm giá trị lớn nhất. "16" là 21 − 5, lấy nhầm lá cuối của thân 2 (in là 1) làm giá trị lớn nhất, trong khi số lớn nhất là 22.
Mở trang câu hỏi này →
A14
B8
C6
D2
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "2". Đọc chiều cao các cột của histogram về khối lượng bí ngô: cột từ 0 tới 3 kg cao 4, từ 3 tới 6 kg cao 5, từ 6 tới 9 kg cao 8, từ 9 tới 12 kg cao 6 và từ 12 tới 15 kg cao 2. Khoảng 6 tới 9 kg có 8 quả, khoảng 9 tới 12 kg có 6 quả, nên chênh lệch là 8 − 6 = 2 quả. Giá trị "14" là tổng 8 + 6 của hai cột, không phải hiệu. Giá trị "8" chỉ là chiều cao cột 6 tới 9 kg, còn "6" chỉ là chiều cao cột 9 tới 12 kg; mỗi giá trị đọc riêng một cột mà chưa so sánh. Vì 2 có mặt nên "None of the other choices is correct" không đúng.
Mở trang câu hỏi này →
A80 people who took the test scored below Franklin.
BNone of the other choices is correct
CFranklin was in the bottom 20 percent of those that have taken the test.
DFranklin scored as high or higher than 80 percent of the people who took the test.
Lời giải
Đáp án đúng: "Franklin scored as high or higher than 80 percent of the people who took the test.". Bách phân vị thứ 80 (80th percentile) là giá trị mà khoảng 80% số quan sát nhỏ hơn hoặc bằng nó, nên đứng ở mức đó nghĩa là điểm của Franklin bằng hoặc cao hơn 80% người dự kiểm tra, và chỉ khoảng 20% có điểm cao hơn. Phát biểu "80 people who took the test scored below Franklin." nhầm phần trăm với số người; bách phân vị nói về tỉ lệ, còn số người cụ thể phụ thuộc tổng số người dự. Phát biểu "Franklin was in the bottom 20 percent of those that have taken the test." ngược hoàn toàn: ở bách phân vị 80 thì Franklin thuộc nhóm 20% điểm cao nhất chứ không phải thấp nhất. Đã có diễn giải đúng nên "None of the other choices is correct" không được chọn.
Mở trang câu hỏi này →
A0.50
B0.88
C0.28
D0.72
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "0.28". Ước lượng điểm (point estimate) của tỉ lệ tổng thể p là tỉ lệ mẫu p̂ = x/n, trong đó x là số phần tử có đặc tính quan tâm: p̂ = 14/50 = 0.28. Đây là ước lượng không chệch vì E(p̂) = p, và nó cũng là tâm của khoảng tin cậy p̂ ± z(α/2)·√(p̂(1 − p̂)/n) nếu muốn ước lượng khoảng. "0.72" bằng 1 − p̂ = 36/50, là tỉ lệ người không cao quá 6 feet, ngược đặc tính. "0.50" là giá trị bảo thủ p = 0.5 dùng khi tính cỡ mẫu lúc chưa có dữ liệu, không phải ước lượng từ mẫu đã có. "0.88" bằng 44/50, không khớp số đếm 14. "None of the other choices is correct" sai vì 0.28 có trong danh sách.
Mở trang câu hỏi này →
A0.6844
B0.3155
C0.0021
D0.9979
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "0.0021". Chiều cao tổng thể chuẩn nên trung bình mẫu x̄ của 36 người chuẩn với μ = 69.8 và σ_x̄ = σ/√n = 2.1/6 = 0.35. Chuẩn hoá: Z = (70.8 − 69.8)/0.35 ≈ 2.86, nên P(x̄ > 70.8) = 1 − P(Z < 2.86) = 1 − 0.9979 = 0.0021. Xác suất rất nhỏ vì trung bình của 36 người dao động ít hơn hẳn một người riêng lẻ. "0.9979" sai vì đó là P(x̄ < 70.8), lấy nhầm đuôi trái. "0.6844" sai vì ứng với z = 1/2.1 ≈ 0.48, tức quên chia σ cho √36 và còn lấy đuôi trái. "0.3155" sai vì gần 1 − 0.6844, là xác suất một người riêng lẻ cao hơn 70.8 chứ không phải trung bình của 36 người. "None of the other choices is correct" sai vì 0.0021 có trong các lựa chọn.
Mở trang câu hỏi này →
A0.8023
B0.8413
C0.5398
D0.1587
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "0.1587". Trung bình mẫu X̄ của n = 100 viên bi có kỳ vọng μ = 0.850 và sai số chuẩn σ/√n = 0.010/10 = 0.001; n = 100 đủ lớn nên theo định lý giới hạn trung tâm X̄ xấp xỉ chuẩn. Chuẩn hoá: Z = (0.851 − 0.850)/0.001 = 1, nên P(X̄ > 0.851) = 1 − P(Z < 1) = 1 − 0.8413 = 0.1587. "0.8413" là P(Z < 1), xác suất trung bình mẫu NHỎ hơn 0.851, quên lấy phần bù. "0.5398" là P(Z < 0.5), ứng với chia sai sai số chuẩn (dùng 0.002) và cũng quên phần bù. "0.8023" không khớp với P(Z < 1) hay P(Z < 0.5) đề cho. Điểm mấu chốt là dùng σ/√n cho trung bình mẫu chứ không dùng σ của từng viên bi. Vì 0.1587 có trong danh sách nên "None of the other choices is correct" sai.
Mở trang câu hỏi này →
A(74.40, 74.66)
B(74.42, 74.64)
C(74.44, 74.62)
D(74.38,74.68)
Lời giải
Đáp án đúng: "(74.40, 74.66)". Đường kính chuẩn với σ = 0.25 đã biết nên khoảng tin cậy hai phía 95% cho μ là x̄ ± z₀.₀₂₅·σ/√n. Thay số: σ/√n = 0.25/√15 = 0.25/3.873 = 0.06455, biên sai số 1.960·0.06455 = 0.1265, nên khoảng là 74.53 ± 0.1265 = (74.4035, 74.6565) ≈ (74.40, 74.66). "(74.42, 74.64)" có biên sai số khoảng 0.11, ứng với z₀.₀₅ = 1.645 (1.645·0.06455 = 0.106), tức khoảng tin cậy 90% chứ không phải 95%. "(74.44, 74.62)" có biên chỉ 0.09, tương ứng hệ số khoảng 1.39, độ tin cậy thấp hơn nhiều so với yêu cầu. "(74.38,74.68)" có biên 0.15, ứng với hệ số khoảng 2.32, quá rộng cho mức 95% (gần mức 98%). Vì σ đã biết nên không cần dùng phân phối t dù n = 15 nhỏ.
Mở trang câu hỏi này →
A(0.67, 1.81)
B(3.11, 4.35)
C(2.12, 3.14)
D(1.55, 3.53)
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "(1.55, 3.53)". Tổng thể chuẩn, σ chưa biết và n = 10 nhỏ nên dùng khoảng t: x̄ ± t(α/2; n−1)·s/√n. Với 98% thì α/2 = 0.01, dùng t(0.01, 9) = 2.82: nửa độ rộng = 2.82·1.11/√10 = 0.99, nên khoảng là 2.54 ± 0.99 = (1.55, 3.53). Dùng z₀.₀₁ = 2.33 sẽ ra (1.72, 3.36), hẹp hơn mức cần vì bỏ qua sai số khi ước lượng σ. Phương án "(0.67, 1.81)" không chứa x̄ = 2.54, trong khi khoảng tin cậy cho μ luôn có tâm tại x̄. Phương án "(3.11, 4.35)" cũng không chứa x̄. Phương án "(2.12, 3.14)" có tâm 2.63, lệch khỏi 2.54, và nửa độ rộng 0.51 quá hẹp. Phương án "None of the other choices is correct" sai vì khoảng đúng đã có sẵn.
Mở trang câu hỏi này →
A153
B15
C217
D241
ENone of the other choices is correct
Lời giải
Đáp án đúng: "217". Muốn sai số ước lượng tỷ lệ không vượt E = 0.04 với độ tin cậy 95%, cỡ mẫu tính theo n = z₀.₀₂₅²·p(1 − p)/E² với p = 0.10 lấy từ nghiên cứu trước. Thay số: n = 1.96²·0.1·0.9/0.04² = 3.8416·0.09/0.0016 = 216.09, và cỡ mẫu luôn làm tròn lên nên n = 217. Kiểm tra bằng biên sai số 1.96·√(0.09/n): với n = 217 biên là 0.0399, vừa đạt mức 4%. Giá trị "153" cho biên 1.96·√(0.09/153) ≈ 0.0475, vượt 4%. Giá trị "15" cho biên khoảng 0.152, quá lớn. Giá trị "241" cho biên 0.0379, đạt yêu cầu nhưng không phải cỡ mẫu nhỏ nhất cần thiết. Vì 217 có trong danh sách nên "None of the other choices is correct" không đúng.
Mở trang câu hỏi này →
340A Type I error occurs when____________4 lựa chọn
AA null hypothesis is rejected but should not be rejected.
BA null hypothesis is not rejected but should be rejected.
CA test statistic is incorrect.
DA alternative hypothesis is rejected
Lời giải
Đáp án đúng: "A null hypothesis is rejected but should not be rejected.". Sai lầm loại I (Type I error) là bác bỏ H₀ trong khi H₀ thật ra đúng; xác suất của nó chính là mức ý nghĩa α mà ta chọn trước, ví dụ 0.05. Ví dụ: kết luận một loại thuốc có tác dụng trong khi thực ra nó không có tác dụng. "A null hypothesis is not rejected but should be rejected." là sai lầm loại II (Type II error), giữ lại H₀ khi H₀ sai, có xác suất β, và 1 − β là lực kiểm định. "A test statistic is incorrect." nói về lỗi tính toán, không phải khái niệm sai lầm trong quyết định kiểm định; một thống kê tính đúng vẫn có thể dẫn tới sai lầm loại I do ngẫu nhiên của mẫu. "A alternative hypothesis is rejected" sai vì kiểm định chỉ ra quyết định đối với H₀ (bác hoặc không bác), không bác bỏ trực tiếp đối thuyết, và việc không bác H₀ khi H₀ đúng là quyết định đúng chứ không phải sai lầm.
Mở trang câu hỏi này →
A−1.645
B1.645
C1.96
D−1.96
Lời giải
Đáp án đúng: "−1.645". Kiểm định H₀ : μ = 5 với đối thuyết μ < 5 là kiểm định một phía trái, phương sai đã biết nên dùng thống kê Z. Miền bác bỏ nằm hết ở đuôi trái với diện tích α = 0.05, nên giá trị tới hạn là −z₀.₀₅ = −1.645 và bác H₀ khi Z₀ < −1.645. Giá trị "1.645" là giá trị tới hạn của đối thuyết μ > 5, miền bác bỏ ở đuôi phải. Giá trị "1.96" là z₀.₀₂₅, dùng cho kiểm định hai phía khi chia α làm đôi mỗi đuôi 0.025. Giá trị "−1.96" cũng thuộc kiểm định hai phía (cận trái), không phải một phía với toàn bộ α = 0.05 ở đuôi trái.
Mở trang câu hỏi này →
A(i)
B(ii)
C(iii)
D(iv)
Lời giải
Đáp án đúng: "(iii)", tức H₀: μ = 35,000 và H₁: μ ≠ 35,000. Câu hỏi muốn biết lời công bố giá trung bình bằng 35,000 có đúng không, tức kiểm tra có khác hay không mà không định trước hướng nào, nên dùng kiểm định hai phía (two-sided test). Giả thuyết không H₀ luôn chứa dấu bằng đúng với giá trị được công bố. Cặp "(i)" với H₁: μ > 35,000 chỉ phù hợp nếu nghi ngờ giá thực tế cao hơn mức công bố. Cặp "(ii)" với H₁: μ < 35,000 chỉ phù hợp nếu nghi ngờ giá thấp hơn. Cặp "(iv)" đặt dấu bất đẳng thức chặt trong H₀ và dấu nhỏ hơn hoặc bằng trong H₁, sai quy ước vì H₀ phải chứa dấu bằng và hai giả thuyết phải tương ứng với điều cần chứng minh. Dữ liệu chín mức giá chỉ dùng ở bước tính thống kê t sau đó, không ảnh hưởng tới việc lập giả thuyết.
Mở trang câu hỏi này →
A0.1539
B0.1635
C0.3078
D0.8461
Lời giải
Đáp án đúng: "0.1539". Khẳng định "more than 28%" là điều cần chứng minh nên đặt vào H₁: H₀: p = 0.28, H₁: p > 0.28 (một phía phải). Thống kê Z₀ = (p̂ − p₀)/√(p₀(1 − p₀)/n) = (0.32 − 0.28)/√(0.28·0.72/130) = 0.04/0.03938 ≈ 1.02, nên P-value = P(Z > 1.02) = 1 − 0.8461 = 0.1539. P-value lớn hơn mức thường dùng 0.05 nên chưa đủ bằng chứng ủng hộ khẳng định. "0.1635" bằng 1 − 0.8365, ứng với z = 0.98 khi tính sai số chuẩn từ p̂ = 0.32 thay vì p₀ = 0.28; trong kiểm định phải dùng p₀ của H₀. "0.3078" bằng 2·0.1539, là P-value hai phía, không hợp với H₁ một phía. "0.8461" là P(Z < 1.02), đuôi trái, ngược hướng H₁.
Mở trang câu hỏi này →
A0.787
B0.877
C0.677
D0.978
Lời giải
Đáp án đúng: "0.877". Hai tổng thể chuẩn với độ lệch chuẩn σ₁ = 0.576, σ₂ = 0.776 đã biết, nên kiểm định H₀: μ₁ = μ₂ dùng Z₀ = (x̄₁ − x̄₂)/√(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂). Thay số: σ₁²/n₁ = 0.331776/20 = 0.016589, σ₂²/n₂ = 0.602176/17 = 0.035422, tổng 0.052011, căn bằng 0.22806; Z₀ = (3.4 − 3.2)/0.22806 ≈ 0.877. Mức α = 0.05 chỉ dùng để so sánh sau đó (|Z₀| < 1.96 nên không bác H₀), không ảnh hưởng giá trị thống kê. "0.787" sai vì là hoán vị chữ số của kết quả; ghép nhầm n₁ với σ₂ cũng chỉ ra khoảng 0.898. "0.677" sai vì cần mẫu số khoảng 0.295, lớn hơn mức sai số chuẩn tính được. "0.978" sai vì cần mẫu số khoảng 0.204, nhỏ hơn mức tính được.
Mở trang câu hỏi này →