A) Estimar la media de la población. B) Demostrar una hipótesis con un 100% de certeza. C) Determinar si hay pruebas suficientes para rechazar una hipótesis nula. D) Para calcular la desviación típica.
A) Administrar el tratamiento a los participantes. B) Analizar los resultados. C) Recoger datos de los participantes. D) Proporcionar una línea de base para la comparación con el grupo de tratamiento.
A) Estudio observacional B) Ensayo controlado aleatorio C) Estudio de casos y controles D) Estudio transversal
A) Muestreo sistemático B) Muestreo aleatorio simple C) Muestreo por conglomerados D) Muestreo estratificado
A) Para calcular probabilidades. B) Determinar la tendencia central. C) Explorar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. D) Estimar los parámetros de población.
A) La proporción de resultados negativos verdaderos entre todos los individuos sin la enfermedad. B) La proporción de resultados positivos verdaderos entre todos los individuos con la enfermedad. C) La proporción de resultados falsos negativos. D) La proporción de falsos positivos.
A) Prueba t de dos muestras B) Prueba Chi-cuadrado C) Prueba t pareada D) ANOVA
A) El intervalo de confianza de la estimación. B) El tamaño de la muestra necesario para el estudio. C) Probabilidad de obtener resultados tan extremos como los observados, suponiendo que la hipótesis nula sea cierta. D) La fuerza de la relación entre variables.
A) Biomecánica B) Biomatemáticas C) Biometría D) Bioinformática
A) Farmacología B) Epidemiología C) Patología D) Bioestadística
A) Charles Darwin B) Francis Galton C) William Bateson D) Gregor Mendel
A) William Bateson B) Karl Pearson C) Arthur Dukinfield Darbishire D) Raphael Weldon
A) Los mendelianos B) Los darwinistas C) Los neodarwinistas D) Los biometricistas
A) Betty Allan B) J. B. S. Haldane C) Ronald Fisher D) Sewall G. Wright
A) Betty Allan B) Ronald Fisher C) Sewall G. Wright D) J. B. S. Haldane
A) Mutación B) Deriva genética C) Selección natural D) Flujo génico
A) J. B. S. Haldane B) Ronald Fisher C) Sewall G. Wright D) Thomas Hunt Morgan
A) Control local B) Aleatorización C) Determinación del tamaño de la muestra D) Repetición
A) El diseño experimental. B) Una revisión exhaustiva de la literatura. C) Las perspectivas de análisis de datos. D) Consideraciones de costos.
A) La pregunta de investigación. B) Costos involucrados. C) Diseño experimental. D) Perspectivas sobre el análisis de datos.
A) Replicación B) Control local C) Aleatorización D) Estimación de costos
A) Definir el diseño experimental. B) Realizar una revisión exhaustiva de la bibliografía. C) Determinar los métodos de recolección de datos. D) Estimar los costos.
A) Al minimizar los costos. B) Al reducir la necesidad de replicación de estudios. C) Al aportar valor a través de nuevos conocimientos. D) Al simplificar el análisis de datos.
A) Prueba de hipótesis. B) Formulación de la pregunta de investigación. C) Métodos de recopilación de datos. D) Estimación de costos.
A) El eje vertical B) Ambos ejes representan el tiempo por igual C) El tiempo no se representa en un gráfico de líneas D) El eje horizontal
A) Ronald Fisher B) Karl Pearson C) John Tukey D) Francis Galton
A) Gráfico circular B) Histograma C) Gráfico de barras D) Gráfico de líneas
A) N = f1 + f2 + f3 + ... + fn B) N = fi * N C) N = fi - N D) N = fi / N
A) Diagrama de dispersión B) Histograma C) Gráfico de barras D) Gráfico circular
A) i B) n C) x̄ D) Σ
A) Gráfico de dispersión B) Gráfico de líneas C) Gráfico circular D) Diagrama de barras
A) Producto B) División C) Suma D) Diferencia
A) La tasa de error aceptable al determinar la significancia estadística. B) El coeficiente de correlación entre dos variables. C) El rango de valores para un intervalo de confianza. D) La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera.
A) Una relación indefinida B) Una correlación positiva perfecta C) Ninguna correlación lineal D) Una correlación negativa perfecta
A) Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes B) Análisis de componentes principales C) Regresión lineal D) Regresión logística
A) Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes B) Reducción de la dimensionalidad C) Análisis de componentes principales D) Multicolinealidad
A) Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes (GSEA) B) Análisis discriminante lineal C) Secuenciación de nueva generación D) Análisis de componentes principales
A) Ontología Genómica B) dbSNP C) KEGG D) PubMed
A) Phytozome B) dbSNP C) TAIR D) KEGG
A) Iniciativa Global del Genoma B) Programa Mundial de Intercambio de Datos C) Colaboración Internacional de Bases de Datos de Secuencias de Nucleótidos (INSDC) D) Consorcio de Datos de Bioinformática
A) Phytozome B) TAIR C) dbSNP D) KEGG
A) PubMed B) KEGG C) dbSNP D) Ontología Genética
A) Bosques aleatorios B) Métodos de re-muestreo C) Árboles de decisión D) Método de bootstrapping
A) Genética cuantitativa B) Medicina de sistemas C) Cría animal D) Salud pública
A) Mapeo de intervalos compuestos B) Mapeo de intervalos C) Mapeo de múltiples intervalos D) Ninguna de las anteriores
A) Desequilibrio de ligamiento. B) Frecuencia de recombinación. C) Selección genética. D) Loci de rasgos cuantitativos.
A) Modelos de selección genómica. B) Mapeo de rasgos cuantitativos. C) Sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas. D) Los resultados de la cría en la agricultura.
A) Poisson B) Normal C) Binomial negativa D) Binomial
A) Modelos de regresión lineal B) ANOVA (Análisis de Varianza) C) Modelos lineales generalizados D) Pruebas de chi-cuadrado
A) SAS B) Orange C) CycDesigN D) ASReml
A) MATLAB B) Python C) SQL D) R
A) SAS B) Weka C) PLA 3.0 D) Apache Spark
A) SAS B) R C) Orange D) Weka
A) CycDesigN B) ASReml C) Orange D) PLA 3.0
A) Python B) SAS C) SQL D) R
A) SciPy B) NumPy C) LAPACK D) SageMath
A) IBM Cloud B) Amazon Web Services C) Microsoft Azure D) Google Cloud Platform |