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