A) Das Maß des Vertrauens in die Nullhypothese B) Die Wahrscheinlichkeit, Ergebnisse zu erhalten, die mindestens so extrem sind wie die beobachteten Ergebnisse, wenn die Nullhypothese wahr ist C) Der zu prüfende Populationsparameter D) Das Signifikanzniveau für die Annahme der Nullhypothese
A) Mann-Whitney-U-Test B) t-test C) Wilcoxon-Signature-Rank-Test D) Kruskal-Wallis-Test
A) Zusammenfassen kategorischer Daten B) Untersuchung der Beziehung zwischen den Variablen C) Test auf Unterschiede in den Mittelwerten D) So identifizieren Sie Ausreißer in einem Datensatz
A) Die Streuung der Daten B) Die zentrale Tendenz eines Datensatzes C) Die Stärke und Richtung einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen D) Die Variabilität innerhalb der Gruppen
A) So bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses B) Zum Vergleich zweier unabhängiger Gruppen C) Schätzung des Bereichs, in den der Populationsparameter wahrscheinlich fällt D) Vorhersage zukünftiger Datenpunkte
A) Systematische Probenahme B) Bequemlichkeitsstichproben C) Einfache Zufallsstichproben D) Cluster-Stichproben
A) Der Grad des Vertrauens in die Alternativhypothese B) Die Fehlermarge beim Stichprobenmittelwert C) Die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese abgelehnt wird, wenn sie tatsächlich wahr ist D) Das Maß der Korrelation zwischen zwei Variablen
A) ANOVA B) Chi-Quadrat-Test C) Regressionsanalyse D) T-Test
A) Feature Engineering. B) Normalisierung. C) Anrechnung. D) Erkennung von Ausreißern.
A) Die Korrelation misst die Stärke einer Beziehung, während die Kausalität die Richtung angibt. B) Die Korrelation wird für kategoriale Daten verwendet, während die Kausalität für kontinuierliche Daten verwendet wird. C) Korrelation weist auf eine Beziehung zwischen Variablen hin, während Kausalität bedeutet, dass eine Variable eine Veränderung in der anderen verursacht. D) Korrelation bezieht sich auf lineare Beziehungen, während Kausalität sich auf nicht-lineare Beziehungen bezieht.
A) Ridge-Regression. B) Logistische Regression. C) Polynomiale Regression. D) Lineare Regression.
A) Eine Aussage, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen bestimmten Populationen gibt B) Eine Aussage, die ein Ergebnis eines Experiments vorhersagt C) Die Hypothese, von der der Forscher glaubt, dass sie wahr ist D) Die Hypothese, die mit einem einseitigen Test geprüft wird
A) Chi-Quadrat-Test. B) ANOVA. C) T-Test. D) Regressionsanalyse.
A) Faktorenanalyse. B) Zeitreihenanalyse. C) Cluster-Analyse. D) Regressionsanalyse.
A) Bestimmung der Variabilität innerhalb der Gruppen B) Zum Vergleich zweier unterschiedlicher Proben C) Feststellung, dass sich die Stichprobenverteilung des Stichprobenmittelwerts mit zunehmendem Stichprobenumfang einer Normalverteilung annähert D) So berechnen Sie den Bereich eines Datensatzes
A) RAND Corporation B) John Tukey C) Carlo Lauro D) William Sealy Gosset
A) Die Entwicklung neuer mathematischer Theorien ohne praktische Anwendung. B) Die Umwandlung von Rohdaten in Wissen unter Verwendung von computerintensiven Methoden. C) Der Verzicht auf den Einsatz von Computern bei der statistischen Analyse. D) Der ausschließliche Fokus auf kleine Stichprobengrößen.
A) Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden B) Schätzung der Kernel-Dichte C) Künstliche neuronale Netze D) Monte-Carlo-Simulationsverfahren
A) Monte-Carlo-Simulationsgerät B) Tabellen des RAND Corporation C) John Tukey's Jackknife-Methode D) ERNIE
A) Kernel-Dichteschätzung. B) Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden. C) Die Jackknife-Methode. D) Künstliche neuronale Netze.
A) Generierung von Zufallszahlen aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung B) Numerische Integration C) Bayesianische Aktualisierung D) Optimierung
A) Eine Stichprobe B) Eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion C) Eine Likelihood-Funktion D) Eine Fehlerfunktion
A) Monte-Carlo-Methode B) Bootstrap-Methode C) Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methode D) Maximum-Likelihood-Schätzung
A) Numerische Integration B) Exakte analytische Lösungen C) Optimierung D) Generierung von Zufallszahlen aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung
A) Streng genommen nur in der computationalen Linguistik. B) Ausschließlich in der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. C) In der Ökonometrie. D) Nur in der Datenwissenschaft.
A) Weltgesundheitsorganisation. B) Amerikanische Ärztekammer. C) Internationale Gesellschaft für Linguistik. D) Internationale Vereinigung für statistische Datenverarbeitung.
A) Computationalphysik. B) Kulinarische Künste. C) Traditionelle Maltechniken. D) Komposition klassischer Musik. |