A) Das Maß des Vertrauens in die Nullhypothese
B) Der zu prüfende Populationsparameter
C) Das Signifikanzniveau für die Annahme der Nullhypothese
D) Die Wahrscheinlichkeit, Ergebnisse zu erhalten, die mindestens so extrem sind wie die beobachteten Ergebnisse, wenn die Nullhypothese wahr ist

A) t-test
B) Wilcoxon-Signature-Rank-Test
C) Kruskal-Wallis-Test
D) Mann-Whitney-U-Test

A) Zusammenfassen kategorischer Daten
B) So identifizieren Sie Ausreißer in einem Datensatz
C) Untersuchung der Beziehung zwischen den Variablen
D) Test auf Unterschiede in den Mittelwerten

A) Die zentrale Tendenz eines Datensatzes
B) Die Stärke und Richtung einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen
C) Die Streuung der Daten
D) Die Variabilität innerhalb der Gruppen

A) Vorhersage zukünftiger Datenpunkte
B) Zum Vergleich zweier unabhängiger Gruppen
C) Schätzung des Bereichs, in den der Populationsparameter wahrscheinlich fällt
D) So bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses

A) Einfache Zufallsstichproben
B) Systematische Probenahme
C) Bequemlichkeitsstichproben
D) Cluster-Stichproben

A) Die Hypothese, die mit einem einseitigen Test geprüft wird
B) Die Hypothese, von der der Forscher glaubt, dass sie wahr ist
C) Eine Aussage, die ein Ergebnis eines Experiments vorhersagt
D) Eine Aussage, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen bestimmten Populationen gibt

A) Die Korrelation misst die Stärke einer Beziehung, während die Kausalität die Richtung angibt.
B) Korrelation weist auf eine Beziehung zwischen Variablen hin, während Kausalität bedeutet, dass eine Variable eine Veränderung in der anderen verursacht.
C) Korrelation bezieht sich auf lineare Beziehungen, während Kausalität sich auf nicht-lineare Beziehungen bezieht.
D) Die Korrelation wird für kategoriale Daten verwendet, während die Kausalität für kontinuierliche Daten verwendet wird.

A) So berechnen Sie den Bereich eines Datensatzes
B) Feststellung, dass sich die Stichprobenverteilung des Stichprobenmittelwerts mit zunehmendem Stichprobenumfang einer Normalverteilung annähert
C) Bestimmung der Variabilität innerhalb der Gruppen
D) Zum Vergleich zweier unterschiedlicher Proben

A) Der Grad des Vertrauens in die Alternativhypothese
B) Das Maß der Korrelation zwischen zwei Variablen
C) Die Fehlermarge beim Stichprobenmittelwert
D) Die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese abgelehnt wird, wenn sie tatsächlich wahr ist

A) ANOVA
B) Chi-Quadrat-Test
C) Regressionsanalyse
D) T-Test

A) Faktorenanalyse.
B) Cluster-Analyse.
C) Zeitreihenanalyse.
D) Regressionsanalyse.

A) Logistische Regression.
B) Polynomiale Regression.
C) Lineare Regression.
D) Ridge-Regression.

A) ANOVA.
B) Regressionsanalyse.
C) Chi-Quadrat-Test.
D) T-Test.

A) Erkennung von Ausreißern.
B) Anrechnung.
C) Normalisierung.
D) Feature Engineering.