![]()
A) تحليل متغيرين B) تحليل المتغيرات المستمرة فقط C) تحليل متغير واحد D) تحليل متغيرات متعددة في وقت واحد
A) اختبار مربع كاي B) اختبار t C) تحليل المكونات الرئيسية D) تحليل التباين (ANOVA)
A) تحليل التجميع (أو التكتل) B) تحليل التباين (ANOVA) C) تحليل الارتباط D) تحليل الانحدار
A) لتحديد المتغيرات التي تميز بين مجموعتين أو أكثر. B) لتحديد القيم المتطرفة. C) لتحديد معاملات الارتباط. D) لتحديد الإحصائيات الوصفية.
A) لعرض معاملات الارتباط. B) لتحديد عدد العوامل التي يجب الاحتفاظ بها في تحليل العوامل. C) لرسم نقاط البيانات. D) لتحديد القيم المتطرفة.
A) لتحديد حجم العينة. B) لفهم العلاقات والتغايرات بين متغيرات متعددة. C) لإجراء تحليل العوامل. D) لاكتشاف القيم المتطرفة.
A) عندما تكون المتغيرات مترابطة بشكل كبير. B) عند وجود قيم متطرفة. C) عند التعامل مع البيانات الفئوية فقط. D) عندما تكون المتغيرات مستقلة عن بعضها البعض.
A) لتحديد الارتباطات. B) لتحديد القيم المتطرفة. C) لإجراء تحليل التجميع. D) للتنبؤ بانتماء المجموعة بناءً على المتغيرات التنبؤية.
A) تحديد المتغيرات التي تتنبأ بشكل أفضل بانتماء المجموعة. B) إجراء تحليل العوامل. C) اختبار وجود علاقات ارتباط. D) تحديد القيم المتطرفة في البيانات.
A) يُعتبر تحليل التباين الأحادي (ANOVA) مناسبًا لأحجام العينات الصغيرة، بينما يُستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) لأحجام العينات الكبيرة. B) يأخذ تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) في الاعتبار متغيرات معتمدة متعددة في وقت واحد، بينما يركز تحليل التباين الأحادي (ANOVA) على متغير معتمد واحد. C) يستخدم تحليل التباين الأحادي (ANOVA) نماذج التأثير المختلط، بينما يستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) نماذج التأثير الثابت. D) يُستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) لتحليل البيانات الفئوية، بينما يُستخدم تحليل التباين الأحادي (ANOVA) لتحليل البيانات المستمرة.
A) تجميع الملاحظات المتشابهة في مجموعات. B) رسم البيانات ثنائية المتغيرات. C) إجراء تحليل العوامل. D) اختبار الفروق بين المجموعات.
A) لإجراء تحليل الانحدار. B) لاختبار الفرضيات. C) لفحص العلاقات بين مجموعتين من المتغيرات. D) لإيجاد الارتباط بين متغير ونفسه.
A) الانحراف المعياري للمتغيرات. B) الارتباط بين المتغيرات. C) عدد العوامل التي يجب الاحتفاظ بها. D) أهمية المتغيرات.
A) لتحديد القيم المتطرفة. B) لتحديد أوزان العوامل. C) لإجراء اختبارات الفرضيات. D) لتحديد العلاقة بين مجموعتين من المتغيرات.
A) اختلافات مانهاتن. B) اختلافات ماهالانوبيس. C) اختلافات إقليدية. D) اختلافات مربع كاي.
A) تصنيف العناصر إلى مجموعات. B) اكتشاف العلاقات الخطية بين المتغيرات. C) إنشاء متغيرات اصطناعية. D) استكشاف البيانات متعددة المتغيرات.
A) الانحدار B) الاستنباط C) الاستقراء D) التعويض عن القيم المفقودة
A) توزيع هوتيلين تربيع (Hotelling's T-squared distribution). B) توزيع متعدد المتغيرات الطبيعي (Multivariate normal distribution). C) توزيع إنفيرس-ويشار (Inverse-Wishart). D) توزيع ويشار (Wishart distribution).
A) آر. إيه. فيشر B) سي. آر. راو C) أندرسون D) كارل بيرسون
A) تقليل الأبعاد B) التحليل الأحادي المتغير C) الإحصائيات الوصفية D) الانحدار الخطي البسيط
A) MiniTab B) DataPandit C) SPSS D) JMP
A) توزيع معكوس ويشار (Inverse-Wishart distribution) B) توزيع ويشار (Wishart distribution) C) توزيع هوتيلينج تربيع (Hotelling's T-squared distribution) D) التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات (Multivariate normal distribution)
A) الانحدار الخطي البسيط. B) التحليل الأحادي المتغير. C) اكتشاف البنية الكامنة. D) الإحصائيات الوصفية.
A) MiniTab B) JMP C) SciPy D) SPSS
A) الاستدلال التكراري B) الاستدلال البايزي C) الاستدلال التنبؤي D) الاستدلال الوصفي
A) SPSS B) JMP C) R D) MiniTab
A) التحليل الأحادي المتغير B) التجميع (أو التكتل) C) الإحصائيات الوصفية D) الانحدار الخطي البسيط
A) SPSS B) JMP C) SAS D) MiniTab
A) SPSS B) MiniTab C) MATLAB D) JMP
A) توزيع ستودنت-تي متعدد المتغيرات B) التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات C) التوزيع العكسي لويشار D) توزيع ويشار
A) Eviews B) JMP C) SPSS D) MiniTab
A) JMP B) NCSS C) MiniTab D) SPSS
A) SPSS B) JMP C) Stata D) MiniTab
A) MiniTab B) JMP C) SPSS D) STATISTICA
A) JMP B) MiniTab C) SPSS D) SIMCA |