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