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