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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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