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) Wilcoxon-Signature-Rank-Test B) t-test C) Kruskal-Wallis-Test D) Mann-Whitney-U-Test
A) Untersuchung der Beziehung zwischen den Variablen B) Test auf Unterschiede in den Mittelwerten C) So identifizieren Sie Ausreißer in einem Datensatz D) Zusammenfassen kategorischer Daten
A) Die Variabilität innerhalb der Gruppen B) Die Stärke und Richtung einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen C) Die zentrale Tendenz eines Datensatzes D) Die Streuung der Daten
A) Vorhersage zukünftiger Datenpunkte B) Schätzung des Bereichs, in den der Populationsparameter wahrscheinlich fällt C) Zum Vergleich zweier unabhängiger Gruppen D) So bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses
A) Einfache Zufallsstichproben B) Cluster-Stichproben C) Systematische Probenahme D) Bequemlichkeitsstichproben
A) Eine Aussage, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen bestimmten Populationen gibt B) Die Hypothese, die mit einem einseitigen Test geprüft wird C) Eine Aussage, die ein Ergebnis eines Experiments vorhersagt D) Die Hypothese, von der der Forscher glaubt, dass sie wahr ist
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) Die Korrelation misst die Stärke einer Beziehung, während die Kausalität die Richtung angibt. D) Korrelation weist auf eine Beziehung zwischen Variablen hin, während Kausalität bedeutet, dass eine Variable eine Veränderung in der anderen verursacht.
A) Bestimmung der Variabilität innerhalb der Gruppen B) So berechnen Sie den Bereich eines Datensatzes C) Zum Vergleich zweier unterschiedlicher Proben D) Feststellung, dass sich die Stichprobenverteilung des Stichprobenmittelwerts mit zunehmendem Stichprobenumfang einer Normalverteilung annähert
A) Die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese abgelehnt wird, wenn sie tatsächlich wahr ist B) Das Maß der Korrelation zwischen zwei Variablen C) Der Grad des Vertrauens in die Alternativhypothese D) Die Fehlermarge beim Stichprobenmittelwert
A) ANOVA B) T-Test C) Regressionsanalyse D) Chi-Quadrat-Test
A) Faktorenanalyse. B) Cluster-Analyse. C) Regressionsanalyse. D) Zeitreihenanalyse.
A) Polynomiale Regression. B) Lineare Regression. C) Logistische Regression. D) Ridge-Regression.
A) Chi-Quadrat-Test. B) Regressionsanalyse. C) T-Test. D) ANOVA.
A) Erkennung von Ausreißern. B) Anrechnung. C) Normalisierung. D) Feature Engineering. |