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