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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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