ThatQuiz Biblioteca Intenteu aquesta prova
Estadística computacional - Qüestionari
Contribució de: Borowska
  • 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) El paràmetre de la població que s'està provant.
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) La mesura de la confiança en la hipòtesi nul·la.
  • 2. Quina de les següents opcions és una prova estadística paramètrica?
A) Prova de Mann-Whitney U
B) Prova de Wilcoxon de rangs signats
C) Prova t
D) Prova de Kruskal-Wallis
  • 3. Quin és l'objectiu de l'anàlisi de regressió en estadística?
A) Identificar valors atípics en un conjunt de dades.
B) Comprovar si hi ha diferències en les mitjanes.
C) Resumir dades categòriques.
D) Examinar la relació entre variables.
  • 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) Determinar la probabilitat que es produeixi un esdeveniment.
B) Comparar dos grups independents.
C) Predir valors futurs.
D) Estimar l'interval dins del qual és probable que es trobi el paràmetre de la població.
  • 6. Quin tipus de tècnica de mostreig implica seleccionar aleatòriament subjectes d'una població?
A) Mostreig per grups
B) Mostreig sistemàtic
C) Mostreig aleatori simple
D) Mostreig per conveniència
  • 7. Quina tècnica de regressió s'utilitza quan la variable dependent és binària?
A) Regressió de cresta.
B) Regressió polinòmica.
C) Regressió logística.
D) Regressió lineal.
  • 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 regressió.
C) Anàlisi de клаusters (agrupaments).
D) Anàlisi de sèries temporals.
  • 10. Quina prova estadística s'utilitza per determinar si hi ha una associació significativa entre dues variables categòriques?
A) Prova t.
B) Anàlisi de regressió.
C) ANOVA (anàlisi de variància).
D) Prova de chi-quadrat.
  • 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 mesura la força d'una relació, mentre que la causalitat mesura la direcció.
C) La correlació es refereix a relacions lineals, mentre que la causalitat es refereix a relacions no lineals.
D) La correlació indica una relació entre variables, mentre que la causalitat implica que una variable provoca un canvi en l'altra.
  • 12. Quin és l'objectiu del Teorema del Límits Central en estadística?
A) Determinar la variabilitat dins dels grups.
B) Comparar dues mostres diferents.
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) Una afirmació que prediu un resultat en un experiment.
B) La hipòtesi que es posa a prova mitjançant una prova d'una sola cua.
C) La hipòtesi en què el investigador creu que és certa.
D) Una afirmació que indica que no hi ha una diferència significativa entre les poblacions especificades.
  • 14. Quina tècnica estadística s'utilitza per gestionar els valors perduts en un conjunt de dades?
A) Normalització.
B) Enginyeria de característiques.
C) Detecció de valors atípics.
D) Imputació.
  • 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 t
D) Prova del qui quadrat
  • 16. Qui va proposar una distinció entre 'computació estadística' i 'estadística computacional'?
A) John Tukey
B) Carlo Lauro
C) William Sealy Gosset
D) RAND Corporation
  • 17. Quin és un dels objectius principals de l'estadística computacional?
A) Evitar l'ús d'ordinadors en l'anàlisi estadística.
B) Desenvolupar noves teories matemàtiques sense aplicació pràctica.
C) Transformar les dades brutes en coneixement utilitzant mètodes intensius en càlcul.
D) Centrar-se exclusivament en mides de mostra petites.
  • 18. Quin mètode va utilitzar William Sealy Gosset que va conduir al descobriment de la distribució t de Student?
A) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov
B) Estimació de la densitat del nucli
C) Simulació del mètode de Monte Carlo
D) Xarxes neuronals artificials
  • 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) Dispositiu de simulació de Monte Carlo
C) ERNIE
D) Taules de la RAND Corporation
  • 20. Quin mètode va desenvolupar John Tukey el 1958?
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'.
  • 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) Optimització
C) Actualització bayesiana
D) Integració numèrica
  • 22. Què es maximitza en l'estimació de la màxima probabilitat per ajustar les dades observades sota un model estadístic?
A) Una funció de probabilitat.
B) Una mostra aleatòria.
C) Una funció d'error.
D) Una funció de densitat de probabilitat.
  • 23. Quin mètode es basa en maximitzar 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
  • 24. Quina d'aquestes opcions NO és una aplicació típica dels mètodes de Monte Carlo?
A) Optimització
B) Solucions analítiques exactes
C) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat
D) Integració numèrica
  • 25. En quins àmbits es pot aplicar l'estadística computacional?
A) En econometria.
B) Només en ciència de dades.
C) Estrictament dins de la lingüística computacional.
D) Exclusivament en ciència de dades socials.
  • 26. Quina associació està dedicada a la computació estadística?
A) Organització Mundial de la Salut.
B) Societat Internacional de Lingüística.
C) Associació Americana de Metges.
D) Associació Internacional per a la Computació Estadística.
  • 27. Quina és una àrea d'aplicació comuna per a l'estadística computacional?
A) Tècniques tradicionals de pintura.
B) Composició de música clàssica.
C) Arts culinàries.
D) Física computacional.
Prova creada amb That Quiz — el lloc on es poden crear i avaluar proves matemàtiques i d'altres matèries.