A) El nivel de significación para aceptar la hipótesis nula B) El parámetro de población sometido a prueba C) La medida de confianza en la hipótesis nula D) Probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, dado que la hipótesis nula es cierta.
A) Prueba U de Mann-Whitney B) Prueba de rango con signo de Wilcoxon C) Prueba t D) Prueba de Kruskal-Wallis
A) Para comprobar las diferencias de medias B) Para identificar valores atípicos en un conjunto de datos C) Examinar la relación entre las variables D) Para resumir datos categóricos
A) La dispersión de los datos B) La tendencia central de un conjunto de datos C) La variabilidad dentro de los grupos D) La fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables
A) Para estimar el intervalo dentro del cual es probable que se sitúe el parámetro de población B) Para determinar la probabilidad de que se produzca un suceso C) Comparar dos grupos independientes D) Predecir datos futuros
A) Muestreo de conveniencia B) Muestreo sistemático C) Muestreo por conglomerados D) Muestreo aleatorio simple
A) Para comparar dos muestras diferentes B) Determinar la variabilidad dentro de los grupos C) Afirmar que la distribución muestral de la media muestral se aproxima a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra. D) Para calcular el rango de un conjunto de datos
A) La hipótesis que el investigador cree cierta B) Una afirmación que predice un resultado en un experimento C) Una afirmación de que no hay diferencias significativas entre poblaciones específicas D) La hipótesis que se comprueba mediante una prueba de una cola
A) Prueba Chi-cuadrado B) Análisis de regresión C) ANOVA D) Prueba T
A) ANOVA. B) Prueba T. C) Análisis de regresión. D) Prueba de Chi-cuadrado.
A) El margen de error de la media muestral B) La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es realmente cierta C) El nivel de confianza en la hipótesis alternativa D) La medida de correlación entre dos variables
A) Ingeniería de funciones. B) Normalización. C) Imputación. D) Detección de valores atípicos.
A) Análisis de series temporales. B) Análisis factorial. C) Análisis de conglomerados. D) Análisis de regresión.
A) Regresión lineal. B) Regresión polinómica. C) Regresión Ridge. D) Regresión logística.
A) La correlación se refiere a las relaciones lineales, mientras que la causalidad se refiere a las relaciones no lineales. B) La correlación se utiliza para datos categóricos, mientras que la causalidad se utiliza para datos continuos. C) La correlación indica una relación entre variables, mientras que la causalidad implica que una variable provoca un cambio en la otra. D) La correlación mide la fuerza de una relación, mientras que la causalidad mide la dirección.
A) Carlo Lauro B) RAND Corporation C) John Tukey D) William Sealy Gosset
A) Centrarse únicamente en tamaños de muestra pequeños. B) Transformar los datos brutos en conocimiento utilizando métodos computacionales avanzados. C) Desarrollar nuevas teorías matemáticas sin aplicación práctica. D) Evitar el uso de computadoras en el análisis estadístico.
A) Simulación del método de Monte Carlo B) Redes neuronales artificiales C) Métodos de Monte Carlo basados en cadenas de Markov D) Estimación de la densidad del núcleo
A) ERNIE B) Tablas de la RAND Corporation C) Dispositivo de simulación de Monte Carlo D) Método de 'jackknife' de John Tukey
A) Métodos de Monte Carlo basados en cadenas de Markov. B) El método del 'jackknife'. C) Redes neuronales artificiales. D) Estimación de la densidad del núcleo.
A) Optimización B) Actualización Bayesiana C) Integración numérica D) Generación de muestras a partir de una distribución de probabilidad
A) Una función de densidad de probabilidad B) Una función de error C) Una muestra aleatoria D) Una función de verosimilitud
A) Método de bootstrapping B) Método de Monte Carlo C) Método de Monte Carlo basado en cadenas de Markov D) Estimación de máxima verosimilitud
A) Optimización B) Generación de muestras a partir de una distribución de probabilidad C) Integración numérica D) Soluciones analíticas exactas
A) Estrictamente dentro de la lingüística computacional. B) Econometría. C) Exclusivamente en la ciencia de datos sociales. D) Solo en la ciencia de datos.
A) Sociedad Internacional de Lingüística. B) Asociación Médica Americana. C) Organización Mundial de la Salud. D) Asociación Internacional para la Computación Estadística.
A) Física computacional. B) Composición de música clásica. C) Técnicas tradicionales de pintura. D) Artes culinarias. |