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