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