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

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

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

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) Zum Vergleich zweier unabhängiger Gruppen
C) So bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses
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) Die Fehlermarge beim Stichprobenmittelwert
C) Das Maß der Korrelation zwischen zwei Variablen
D) Der Grad des Vertrauens in die Alternativhypothese

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

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

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

A) Ridge-Regression.
B) Logistische Regression.
C) Lineare Regression.
D) Polynomiale 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) T-Test.
B) Regressionsanalyse.
C) ANOVA.
D) Chi-Quadrat-Test.

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

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