ThatQuiz
|
Biblioteca
|
Intenteu aquesta prova
Estadística computacional - Qüestionari
Computational statistics
  • 1. La estadística computacional és una branca de l'estadística que se centra en els mètodes i les tècniques per analitzar dades utilitzant eines i algorismes computacionals. Implica el desenvolupament i l'aplicació de models estadístics, simulacions i algorismes per analitzar i interpretar conjunts de dades complexos. L'estadística computacional té un paper crucial en diversos camps, com ara l'aprenentatge automàtic, la ciència de dades, la bioinformàtica i l'anàlisi d'imatges, proporcionant a investigadors i analistes les eines necessàries per extreure informació significativa de conjunts de dades grans i complexos. Combinant la teoria estadística amb tècniques de ciència de l'ordinador, l'estadística computacional permet als professionals analitzar les dades de manera eficient i precisa, explorar patrons i tendències, i prendre decisions informades basades en inferències estadístiques i models predictius.
A) La mesura de la confiança en la hipòtesi nul·la.
B) La probabilitat d'obtenir resultats almenys tan extrems com els observats, donada la hipòtesi nul·la.
C) El nivell de significància per acceptar la hipòtesi nul·la.
D) El paràmetre de la població que s'està provant.
  • 2. Quina de les següents opcions és una prova estadística paramètrica?
A) Prova de Wilcoxon de rangs signats
B) Prova t
C) Prova de Kruskal-Wallis
D) Prova de Mann-Whitney U
  • 3. Quin és l'objectiu de l'anàlisi de regressió en estadística?
A) Examinar la relació entre variables.
B) Resumir dades categòriques.
C) Identificar valors atípics en un conjunt de dades.
D) Comprovar si hi ha diferències en les mitjanes.
  • 4. Què mesura el coeficient de correlació?
A) La tendència central d'un conjunt de dades.
B) La intensitat i la direcció d'una relació lineal entre dues variables.
C) La dispersió de les dades.
D) La variabilitat dins dels grups.
  • 5. Quin és l'objectiu d'un interval de confiança en estadística?
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.
  • 6. Quin tipus de tècnica de mostreig implica seleccionar aleatòriament subjectes d'una població?
A) Mostreig sistemàtic
B) Mostreig per conveniència
C) Mostreig per grups
D) Mostreig aleatori simple
  • 7. Quina tècnica de regressió s'utilitza quan la variable dependent és binària?
A) Regressió polinòmica.
B) Regressió logística.
C) Regressió de cresta.
D) Regressió lineal.
  • 8. Quin és el nivell de significació en les proves d'hipòtesis?
A) La probabilitat de rebutjar la hipòtesi nul·la quan aquesta és, de fet, certa.
B) La mesura de correlació entre dues variables.
C) El marge d'error en la mitjana de la mostra.
D) El nivell de confiança en l'hipòtesi alternativa.
  • 9. Quina tècnica estadística s'utilitza per predir el valor d'una variable dependent basant-se en una o més variables independents?
A) Anàlisi factorial.
B) Anàlisi de regressió.
C) Anàlisi de sèries temporals.
D) Anàlisi de клаusters (agrupaments).
  • 10. Quina prova estadística s'utilitza per determinar si hi ha una associació significativa entre dues variables categòriques?
A) Anàlisi de regressió.
B) Prova de chi-quadrat.
C) ANOVA (anàlisi de variància).
D) Prova t.
  • 11. Quina és la diferència entre correlació i causalitat?
A) La correlació s'utilitza per a dades categòriques, mentre que la causalitat s'utilitza per a dades contínues.
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 mesura la força d'una relació, mentre que la causalitat mesura la direcció.
D) La correlació es refereix a relacions lineals, mentre que la causalitat es refereix a relacions no lineals.
  • 12. Quin és l'objectiu del Teorema del Límits Central en estadística?
A) Comparar dues mostres diferents.
B) Determinar la variabilitat dins dels grups.
C) 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.
D) Calcular l'abast d'un conjunt de dades.
  • 13. En la prova d'hipòtesis estadística, què és la hipòtesi nul·la?
A) La hipòtesi que es posa a prova mitjançant una prova d'una sola cua.
B) La hipòtesi en què el investigador creu que és certa.
C) Una afirmació que indica que no hi ha una diferència significativa entre les poblacions especificades.
D) Una afirmació que prediu un resultat en un experiment.
  • 14. Quina tècnica estadística s'utilitza per gestionar els valors perduts en un conjunt de dades?
A) Detecció de valors atípics.
B) Enginyeria de característiques.
C) Imputació.
D) Normalització.
  • 15. Quina prova estadística s'hauria d'utilitzar per comparar les mitjanes de més de dos grups independents?
A) ANOVA
B) Anàlisi de regressió
C) Prova del qui quadrat
D) Prova t
  • 16. Qui va proposar una distinció entre 'computació estadística' i 'estadística computacional'?
A) John Tukey
B) RAND Corporation
C) William Sealy Gosset
D) Carlo Lauro
  • 17. Quin és un dels objectius principals de l'estadística computacional?
A) Transformar les dades brutes en coneixement utilitzant mètodes intensius en càlcul.
B) Centrar-se exclusivament en mides de mostra petites.
C) Evitar l'ús d'ordinadors en l'anàlisi estadística.
D) Desenvolupar noves teories matemàtiques sense aplicació pràctica.
  • 18. Quin mètode va utilitzar William Sealy Gosset que va conduir al descobriment de la distribució t de Student?
A) Xarxes neuronals artificials
B) Estimació de la densitat del nucli
C) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov
D) Simulació del mètode de Monte Carlo
  • 19. Quina és una de les dispositius conegudes que generen números aleatoris per determinar els guanyadors de la loteria?
A) Mètode del 'jackknife' de John Tukey
B) Taules de la RAND Corporation
C) Dispositiu de simulació de Monte Carlo
D) ERNIE
  • 20. Quin mètode va desenvolupar John Tukey el 1958?
A) El mètode del 'jackknife'.
B) Estimació de la densitat del nucli.
C) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov.
D) Xarxes neuronals artificials.
  • 21. En quines de les següents classes de problemes els mètodes de Monte Carlo no s'utilitzen habitualment?
A) Integració numèrica
B) Actualització bayesiana
C) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat
D) Optimització
  • 22. Què es maximitza en l'estimació de la màxima probabilitat per ajustar les dades observades sota un model estadístic?
A) Una funció de densitat de probabilitat.
B) Una funció de probabilitat.
C) Una mostra aleatòria.
D) Una funció d'error.
  • 23. Quin mètode es basa en maximitzar una funció de probabilitat?
A) Mètode de Monte Carlo
B) Mètode Bootstrap
C) Mètode de Monte Carlo amb cadenes de Markov
D) Estimació de la màxima versemblança
  • 24. Quina d'aquestes opcions NO és una aplicació típica dels mètodes de Monte Carlo?
A) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat
B) Solucions analítiques exactes
C) Optimització
D) Integració numèrica
  • 25. En quins àmbits es pot aplicar l'estadística computacional?
A) En econometria.
B) Exclusivament en ciència de dades socials.
C) Només en ciència de dades.
D) Estrictament dins de la lingüística computacional.
  • 26. Quina associació està dedicada a la computació estadística?
A) Associació Internacional per a la Computació Estadística.
B) Organització Mundial de la Salut.
C) Associació Americana de Metges.
D) Societat Internacional de Lingüística.
  • 27. Quina és una àrea d'aplicació comuna per a l'estadística computacional?
A) Composició de música clàssica.
B) Física computacional.
C) Arts culinàries.
D) Tècniques tradicionals de pintura.
Prova creada amb That Quiz — el lloc on es poden crear i avaluar proves matemàtiques i d'altres matèries.