A) El nivel de significación para aceptar la hipótesis nula B) Probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, dado que la hipótesis nula es cierta. C) La medida de confianza en la hipótesis nula D) El parámetro de población sometido a prueba
A) Prueba de Kruskal-Wallis B) Prueba U de Mann-Whitney C) Prueba t D) Prueba de rango con signo de Wilcoxon
A) Examinar la relación entre las variables B) Para comprobar las diferencias de medias C) Para resumir datos categóricos D) Para identificar valores atípicos en un conjunto de datos
A) La variabilidad dentro de los grupos B) La dispersión de los datos C) La fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables D) La tendencia central de un conjunto de datos
A) Para determinar la probabilidad de que se produzca un suceso B) Para estimar el intervalo dentro del cual es probable que se sitúe el parámetro de población C) Comparar dos grupos independientes D) Predecir datos futuros
A) Muestreo de conveniencia B) Muestreo aleatorio simple C) Muestreo por conglomerados D) Muestreo sistemático
A) Análisis de regresión B) Prueba T C) ANOVA D) Prueba Chi-cuadrado
A) La correlación mide la fuerza de una relación, mientras que la causalidad mide la dirección. B) La correlación indica una relación entre variables, mientras que la causalidad implica que una variable provoca un cambio en la otra. C) La correlación se utiliza para datos categóricos, mientras que la causalidad se utiliza para datos continuos. D) La correlación se refiere a las relaciones lineales, mientras que la causalidad se refiere a las relaciones no lineales.
A) Imputación. B) Ingeniería de funciones. C) Normalización. D) Detección de valores atípicos.
A) Una afirmación de que no hay diferencias significativas entre poblaciones específicas B) La hipótesis que se comprueba mediante una prueba de una cola C) La hipótesis que el investigador cree cierta D) Una afirmación que predice un resultado en un experimento
A) Afirmar que la distribución muestral de la media muestral se aproxima a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra. B) Determinar la variabilidad dentro de los grupos C) Para calcular el rango de un conjunto de datos D) Para comparar dos muestras diferentes
A) Análisis de regresión. B) ANOVA. C) Prueba de Chi-cuadrado. D) Prueba T.
A) Análisis de regresión. B) Análisis de conglomerados. C) Análisis de series temporales. D) Análisis factorial.
A) Regresión polinómica. B) Regresión logística. C) Regresión Ridge. D) Regresión lineal.
A) La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es realmente cierta B) El nivel de confianza en la hipótesis alternativa C) El margen de error de la media muestral D) La medida de correlación entre dos variables |