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

A) Wilcoxon-Signature-Rank-Test
B) Kruskal-Wallis-Test
C) Mann-Whitney-U-Test
D) t-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 Variabilität innerhalb der Gruppen
B) Die zentrale Tendenz eines Datensatzes
C) Die Stärke und Richtung einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen
D) Die Streuung der Daten

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

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

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

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

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

A) Die Korrelation wird für kategoriale Daten verwendet, während die Kausalität für kontinuierliche Daten verwendet wird.
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 misst die Stärke einer Beziehung, während die Kausalität die Richtung angibt.

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

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

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

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

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