![]()
A) مستوى الأهمية لقبول الفرضية الصفرية. B) مقياس الثقة في الفرضية الصفرية. C) المعلمة السكانية التي يتم اختبارها. D) احتمالية الحصول على نتائج مساوية أو أكثر تطرفًا للنتائج المرصودة، بشرط أن تكون الفرضية الصفرية صحيحة.
A) اختبار (t) B) اختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة C) اختبار مان-ويتني يو D) اختبار كروسكال-واليس
A) لفحص العلاقة بين المتغيرات. B) لتلخيص البيانات الفئوية. C) لاختبار وجود فروق في المتوسطات. D) لتحديد القيم المتطرفة في مجموعة البيانات.
A) الميل المركزي لمجموعة بيانات. B) قوة واتجاه العلاقة الخطية بين متغيرين. C) التغاير داخل المجموعات. D) تشتت البيانات.
A) مقارنة مجموعتين مستقلتين. B) تقدير النطاق الذي من المرجح أن تقع فيه معلمة المجتمع. C) التنبؤ بنقاط البيانات المستقبلية. D) تحديد احتمالية وقوع حدث ما.
A) أخذ العينات النظامي B) أخذ العينات العشوائية البسيطة C) أخذ العينات العشوائية المريحة D) أخذ عينات المجموعات
A) انحدار متعدد الحدود. B) انحدار لوجستي. C) انحدار ريج. D) انحدار خطي.
A) هامش الخطأ في متوسط العينة. B) مستوى الثقة في الفرضية البديلة. C) احتمالية رفض الفرضية الصفرية عندما تكون صحيحة بالفعل. D) مقياس الارتباط بين متغيرين.
A) تحليل الانحدار. B) تحليل العوامل. C) تحليل السلاسل الزمنية. D) تحليل التجميع.
A) تحليل الانحدار. B) تحليل التباين (ANOVA). C) اختبار مربع كاي. D) اختبار-ت.
A) يشير الارتباط إلى وجود علاقة بين متغيرات، بينما تشير السببية إلى أن أحد المتغيرات يتسبب في تغيير في المتغير الآخر. B) يقيس الارتباط قوة العلاقة، بينما تقيس السببية اتجاه العلاقة. C) يشير الارتباط إلى العلاقات الخطية، بينما تشير السببية إلى العلاقات غير الخطية. D) يُستخدم الارتباط للبيانات الفئوية، بينما تُستخدم السببية للبيانات المستمرة.
A) لحساب مدى مجموعة بيانات. B) لتحديد التباين داخل المجموعات. C) للتعبير عن أن توزيع العينة لمتوسط العينة يقترب من التوزيع الطبيعي مع زيادة حجم العينة. D) لمقارنة عينتين مختلفتين.
A) الفرضية التي يتم اختبارها باستخدام اختبار ذي طرف واحد. B) الفرضية التي يعتقد الباحث أنها صحيحة. C) عبارة تفيد بأنه لا يوجد فرق جوهري بين المجموعات السكانية المحددة. D) عبارة تتنبأ بنتيجة في تجربة.
A) اكتشاف القيم المتطرفة. B) التطبيع. C) هندسة الميزات. D) التعويض عن القيم المفقودة (أو التعبئة).
A) اختبار مربع كاي B) اختبار t C) تحليل التباين (ANOVA) D) تحليل الانحدار
A) مؤسسة راند B) ويليام سيلي غوسيت C) كارلو لاورو D) جون توكي
A) تجنب استخدام أجهزة الكمبيوتر في التحليل الإحصائي. B) تطوير نظريات رياضية جديدة دون تطبيق عملي. C) التركيز فقط على أحجام العينات الصغيرة. D) تحويل البيانات الأولية إلى معرفة باستخدام طرق تعتمد على الحوسبة المكثفة.
A) محاكاة طريقة مونت كارلو B) الشبكات العصبية الاصطناعية C) تقدير كثافة النواة D) طرق ماركوف تشين مونت كارلو
A) طريقة جاكنيف لجون توكي B) ERNIE C) جداول مؤسسة RAND D) جهاز المحاكاة مونت كارلو
A) الشبكات العصبية الاصطناعية. B) طريقة "السكين". C) تقدير كثافة النواة. D) طرق ماركوف تشين مونت كارلو.
A) التكامل العددي B) التحسين C) التحديث البايزي D) إنشاء عينات من توزيع احتمالي
A) دالة كثافة الاحتمال B) دالة الاحتمال C) عينة عشوائية D) دالة الخطأ
A) طريقة البوتستراب B) طريقة مونت كارلو C) تقدير الاحتمال الأقصى D) طريقة مونت كارلو لسلاسل ماركوف
A) التحسين B) حلول تحليلية دقيقة C) إنشاء عينات من توزيع احتمالي D) التكامل العددي
A) حصريًا في علم البيانات الاجتماعي. B) بالضبط ضمن مجال علم اللغة الحاسوبي. C) فقط في علم البيانات. D) في علم الاقتصاد القياسي.
A) الجمعية الدولية للغة. B) الجمعية الدولية للحوسبة الإحصائية. C) الجمعية الطبية الأمريكية. D) منظمة الصحة العالمية.
A) فن الطهي. B) تقنيات الرسم التقليدية. C) الفيزياء الحسابية. D) تأليف الموسيقى الكلاسيكية. |