CÂU 1 (5 điểm)

Đề bài:

Viết chương trình R để tạo 100 giá trị ngẫu nhiên từ phân phối nhị thức với n = 10, p = 0.3, sau đó vẽ biểu đồ histogram của dữ liệu.
Kiểm định xem dữ liệu trên có tuân theo phân phối nhị thức hay không bằng kiểm định Kolmogorov–Smirnov. ##Tạo dữ liệu và vẽ histogram

set.seed(123)
x <- rbinom(100, size = 10, prob = 0.3)
hist(x, breaks = seq(-0.5, 10.5, 1),
     col = "lightblue",
     main = "Histogram dữ liệu phân phối nhị thức",
     xlab = "Giá trị",
     ylab = "Tần suất")

##Kiểm định Kolmogorov–Smirnov

ks.test(x, "pbinom", size = 10, prob = 0.3)

## Warning in ks.test.default(x, "pbinom", size = 10, prob = 0.3): ties should not
## be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov test

## 
##  Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  x
## D = 0.26961, p-value = 9.711e-07
## alternative hypothesis: two-sided

Lưu ý: Kiểm định Kolmogorov–Smirnov giả định phân phối liên tục. Trong trường hợp này dữ liệu tuân theo phân phối nhị thức (rời rạc) nên xuất hiện cảnh báo do các giá trị trùng lặp. Tuy nhiên, kiểm định vẫn được sử dụng để tham khảo mức độ phù hợp của phân phối.

#CÂU 2 (5 điểm) Đề bài

Đọc tập dữ liệu Iris bằng thư viện Pandas

Tính trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn của từng đặc trưng (Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width)

Vẽ biểu đồ boxplot cho từng đặc trưng theo từng loài hoa (Species)

##Đọc dữ liệu Iris

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Đọc dữ liệu Iris
df = pd.read_csv(
    "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv"
)

##Tính các đặc trưng thống kê

df.groupby("species").agg(
    mean_sepal_length=("sepal_length", "mean"),
    median_sepal_length=("sepal_length", "median"),
    std_sepal_length=("sepal_length", "std"),

    mean_sepal_width=("sepal_width", "mean"),
    median_sepal_width=("sepal_width", "median"),
    std_sepal_width=("sepal_width", "std"),

    mean_petal_length=("petal_length", "mean"),
    median_petal_length=("petal_length", "median"),
    std_petal_length=("petal_length", "std"),

    mean_petal_width=("petal_width", "mean"),
    median_petal_width=("petal_width", "median"),
    std_petal_width=("petal_width", "std")
)

	mean_sepal_length	median_sepal_length	std_sepal_length	mean_sepal_width	median_sepal_width	std_sepal_width	mean_petal_length	median_petal_length	std_petal_length	mean_petal_width	median_petal_width	std_petal_width
species
setosa	5.006	5.0	0.352490	3.428	3.4	0.379064	1.462	1.50	0.173664	0.246	0.2	0.105386
versicolor	5.936	5.9	0.516171	2.770	2.8	0.313798	4.260	4.35	0.469911	1.326	1.3	0.197753
virginica	6.588	6.5	0.635880	2.974	3.0	0.322497	5.552	5.55	0.551895	2.026	2.0	0.274650

##Vẽ boxplot theo Species

import matplotlib.pyplot as plt

df.boxplot(column=["sepal_length", "sepal_width",
                   "petal_length", "petal_width"],
           by="species",
           figsize=(10, 6))

## array([[<Axes: title={'center': 'sepal_length'}, xlabel='species'>,
##         <Axes: title={'center': 'sepal_width'}, xlabel='species'>],
##        [<Axes: title={'center': 'petal_length'}, xlabel='species'>,
##         <Axes: title={'center': 'petal_width'}, xlabel='species'>]],
##       dtype=object)

plt.suptitle("")
plt.title("Boxplot các đặc trưng theo loài hoa")
plt.show()

KTKN2-PTTKSL-DUONG-HOAI-NAM

dhn07016

2026-02-05

CÂU 1 (5 điểm)