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