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