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 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.
  • 2. Quina de les següents opcions és una prova estadística paramètrica?
A) Prova de Mann-Whitney U
B) Prova de Kruskal-Wallis
C) Prova de Wilcoxon de rangs signats
D) Prova t
  • 3. Quin és l'objectiu de l'anàlisi de regressió en estadística?
A) Examinar la relació entre variables.
B) Identificar valors atípics en un conjunt de dades.
C) Comprovar si hi ha diferències en les mitjanes.
D) Resumir dades categòriques.
  • 4. Què mesura el coeficient de correlació?
A) La tendència central d'un conjunt de dades.
B) La dispersió de les dades.
C) La intensitat i la direcció d'una relació lineal entre dues variables.
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 per conveniència
B) Mostreig aleatori simple
C) Mostreig per grups
D) Mostreig sistemàtic
  • 7. Quina tècnica de regressió s'utilitza quan la variable dependent és binària?
A) Regressió lineal.
B) Regressió logística.
C) Regressió de cresta.
D) Regressió polinòmica.
  • 8. Quin és el nivell de significació en les proves d'hipòtesis?
A) La mesura de correlació entre dues variables.
B) El marge d'error en la mitjana de la mostra.
C) El nivell de confiança en l'hipòtesi alternativa.
D) La probabilitat de rebutjar la hipòtesi nul·la quan aquesta és, de fet, certa.
  • 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 sèries temporals.
C) Anàlisi de regressió.
D) Anàlisi de клаusters (agrupaments).
  • 10. Quina prova estadística s'utilitza per determinar si hi ha una associació significativa entre dues variables categòriques?
A) Prova de chi-quadrat.
B) Prova t.
C) ANOVA (anàlisi de variància).
D) Anàlisi de regressió.
  • 11. Quina és la diferència entre correlació i causalitat?
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 s'utilitza per a dades categòriques, mentre que la causalitat s'utilitza per a dades contínues.
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) 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.
B) Comparar dues mostres diferents.
C) Calcular l'abast d'un conjunt de dades.
D) Determinar la variabilitat dins dels grups.
  • 13. En la prova d'hipòtesis estadística, què és la hipòtesi nul·la?
A) Una afirmació que indica que no hi ha una diferència significativa entre les poblacions especificades.
B) Una afirmació que prediu un resultat en un experiment.
C) La hipòtesi que es posa a prova mitjançant una prova d'una sola cua.
D) La hipòtesi en què el investigador creu que és certa.
  • 14. Quina tècnica estadística s'utilitza per gestionar els valors perduts en un conjunt de dades?
A) Imputació.
B) Detecció de valors atípics.
C) Normalització.
D) Enginyeria de característiques.
  • 15. Quina prova estadística s'hauria d'utilitzar per comparar les mitjanes de més de dos grups independents?
A) Anàlisi de regressió
B) ANOVA
C) Prova t
D) Prova del qui quadrat
  • 16. Qui va proposar una distinció entre 'computació estadística' i 'estadística computacional'?
A) Carlo Lauro
B) RAND Corporation
C) John Tukey
D) William Sealy Gosset
  • 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) Desenvolupar noves teories matemàtiques sense aplicació pràctica.
D) Evitar l'ús d'ordinadors en l'anàlisi estadística.
  • 18. Quin mètode va utilitzar William Sealy Gosset que va conduir al descobriment de la distribució t de Student?
A) Estimació de la densitat del nucli
B) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov
C) Xarxes neuronals artificials
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) Dispositiu de simulació de Monte Carlo
B) ERNIE
C) Mètode del 'jackknife' de John Tukey
D) Taules de la RAND Corporation
  • 20. Quin mètode va desenvolupar John Tukey el 1958?
A) Estimació de la densitat del nucli.
B) El mètode del 'jackknife'.
C) Xarxes neuronals artificials.
D) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov.
  • 21. En quines de les següents classes de problemes els mètodes de Monte Carlo no s'utilitzen habitualment?
A) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat
B) Actualització bayesiana
C) Integració numèrica
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 d'error.
B) Una mostra aleatòria.
C) Una funció de densitat de probabilitat.
D) Una funció de probabilitat.
  • 23. Quin mètode es basa en maximitzar una funció de probabilitat?
A) Mètode de Monte Carlo
B) Estimació de la màxima versemblança
C) Mètode de Monte Carlo amb cadenes de Markov
D) Mètode Bootstrap
  • 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) Integració numèrica
D) Optimització
  • 25. En quins àmbits es pot aplicar l'estadística computacional?
A) Exclusivament en ciència de dades socials.
B) Només en ciència de dades.
C) En econometria.
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) Societat Internacional de Lingüística.
C) Associació Americana de Metges.
D) Organització Mundial de la Salut.
  • 27. Quina és una àrea d'aplicació comuna per a l'estadística computacional?
A) Composició de música clàssica.
B) Arts culinàries.
C) Tècniques tradicionals de pintura.
D) Física computacional.
Prova creada amb That Quiz — el lloc on es poden crear i avaluar proves matemàtiques i d'altres matèries.