A) El nivell de significància per acceptar la hipòtesi nul·la. B) La probabilitat d'obtenir resultats almenys tan extrems com els observats, donada la hipòtesi nul·la. C) El paràmetre de la població que s'està provant. D) La mesura de la confiança en la hipòtesi nul·la.
A) Prova t B) Prova de Mann-Whitney U C) Prova de Kruskal-Wallis D) Prova de Wilcoxon de rangs signats
A) Identificar valors atípics en un conjunt de dades. B) Examinar la relació entre variables. C) Resumir dades categòriques. D) Comprovar si hi ha diferències en les mitjanes.
A) La dispersió de les dades. B) La intensitat i la direcció d'una relació lineal entre dues variables. C) La tendència central d'un conjunt de dades. D) La variabilitat dins dels grups.
A) Estimar l'interval dins del qual és probable que es trobi el paràmetre de la població. B) Comparar dos grups independents. C) Determinar la probabilitat que es produeixi un esdeveniment. D) Predir valors futurs.
A) Mostreig per grups B) Mostreig per conveniència C) Mostreig sistemàtic D) Mostreig aleatori simple
A) Regressió de cresta. B) Regressió lineal. C) Regressió logística. D) Regressió polinòmica.
A) El marge d'error en la mitjana de la mostra. B) La mesura de correlació entre dues variables. C) El nivell de confiança en l'hipòtesi alternativa. D) La probabilitat de rebutjar la hipòtesi nul·la quan aquesta és, de fet, certa.
A) Anàlisi factorial. B) Anàlisi de клаusters (agrupaments). C) Anàlisi de sèries temporals. D) Anàlisi de regressió.
A) Anàlisi de regressió. B) Prova de chi-quadrat. C) Prova t. D) ANOVA (anàlisi de variància).
A) La correlació es refereix a relacions lineals, mentre que la causalitat es refereix a relacions no lineals. B) La correlació indica una relació entre variables, mentre que la causalitat implica que una variable provoca un canvi en l'altra. C) La correlació s'utilitza per a dades categòriques, mentre que la causalitat s'utilitza per a dades contínues. D) La correlació mesura la força d'una relació, mentre que la causalitat mesura la direcció.
A) Comparar dues mostres diferents. B) Establir que la distribució de mostres de la mitjana de la mostra s'acosta a una distribució normal a mesura que augmenta la mida de la mostra. C) Calcular l'abast d'un conjunt de dades. D) Determinar la variabilitat dins dels grups.
A) La hipòtesi que es posa a prova mitjançant una prova d'una sola cua. B) Una afirmació que indica que no hi ha una diferència significativa entre les poblacions especificades. C) Una afirmació que prediu un resultat en un experiment. D) La hipòtesi en què el investigador creu que és certa.
A) Normalització. B) Imputació. C) Detecció de valors atípics. D) Enginyeria de característiques.
A) Prova del qui quadrat B) Prova t C) ANOVA D) Anàlisi de regressió
A) William Sealy Gosset B) John Tukey C) Carlo Lauro D) RAND Corporation
A) Desenvolupar noves teories matemàtiques sense aplicació pràctica. B) Evitar l'ús d'ordinadors en l'anàlisi estadística. C) Transformar les dades brutes en coneixement utilitzant mètodes intensius en càlcul. D) Centrar-se exclusivament en mides de mostra petites.
A) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov B) Xarxes neuronals artificials C) Estimació de la densitat del nucli D) Simulació del mètode de Monte Carlo
A) Mètode del 'jackknife' de John Tukey B) Taules de la RAND Corporation C) Dispositiu de simulació de Monte Carlo D) ERNIE
A) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov. B) Estimació de la densitat del nucli. C) Xarxes neuronals artificials. D) El mètode del 'jackknife'.
A) Actualització bayesiana B) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat C) Optimització D) Integració numèrica
A) Una funció de densitat de probabilitat. B) Una funció d'error. C) Una mostra aleatòria. D) Una funció de probabilitat.
A) Mètode de Monte Carlo amb cadenes de Markov B) Mètode de Monte Carlo C) Mètode Bootstrap D) Estimació de la màxima versemblança
A) Integració numèrica B) Optimització C) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat D) Solucions analítiques exactes
A) Només en ciència de dades. B) Estrictament dins de la lingüística computacional. C) En econometria. D) Exclusivament en ciència de dades socials.
A) Organització Mundial de la Salut. B) Societat Internacional de Lingüística. C) Associació Internacional per a la Computació Estadística. D) Associació Americana de Metges.
A) Arts culinàries. B) Física computacional. C) Tècniques tradicionals de pintura. D) Composició de música clàssica. |