A) Prouver une hypothèse avec une certitude de 100 %. B) Déterminer s'il y a suffisamment de preuves pour rejeter une hypothèse nulle. C) Pour estimer la moyenne de la population. D) Pour calculer l'écart-type.
A) Analyser les résultats. B) Fournir une base de référence pour la comparaison avec le groupe de traitement. C) Recueillir des données auprès des participants. D) Administrer le traitement aux participants.
A) Étude cas-témoins B) Étude d'observation C) Étude transversale D) Essai contrôlé randomisé
A) La proportion de vrais résultats positifs parmi toutes les personnes atteintes de la maladie. B) La proportion de vrais résultats négatifs parmi tous les individus ne présentant pas la maladie. C) La proportion de résultats faussement positifs. D) La proportion de résultats faussement négatifs.
A) La force de la relation entre les variables. B) La taille de l'échantillon nécessaire à l'étude. C) L'intervalle de confiance de l'estimation. D) La probabilité d'obtenir des résultats aussi extrêmes que les résultats observés, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie.
A) Échantillonnage aléatoire simple B) L'échantillonnage en grappe C) Échantillonnage systématique D) Échantillonnage stratifié
A) Pour estimer les paramètres de la population. B) Pour calculer les probabilités. C) Explorer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. D) Déterminer la tendance centrale.
A) Test t par paires B) Test du chi carré C) ANOVA D) Test t à deux échantillons
A) Biométrie B) Biomatémathématiques C) Biomécanique D) Bio-informatique
A) Épidémiologie B) Biostatistique C) Pathologie D) Pharmacologie
A) Gregor Mendel B) Charles Darwin C) William Bateson D) Francis Galton
A) Raphael Weldon B) Karl Pearson C) Arthur Dukinfield Darbishire D) William Bateson
A) Les néo-darwinistes B) Les mendéliens C) Les biométriciens D) Les darwinistes
A) J. B. S. Haldane B) Sewall G. Wright C) Betty Allan D) Ronald Fisher
A) Sewall G. Wright B) J. B. S. Haldane C) Ronald Fisher D) Betty Allan
A) Flux génétique B) Mutation C) Dérive génétique D) Sélection naturelle
A) J. B. S. Haldane B) Thomas Hunt Morgan C) Ronald Fisher D) Sewall G. Wright
A) Contrôle local B) Randomisation C) Détermination de la taille de l'échantillon D) Répétition
A) La conception de l'étude. B) Les perspectives d'analyse des données. C) Une revue de la littérature exhaustive. D) Les considérations financières.
A) La question de recherche. B) La conception expérimentale. C) Les perspectives d'analyse des données. D) Les coûts associés.
A) Répétition B) Randomisation C) Contrôle local D) Estimation des coûts
A) Déterminer les méthodes de collecte de données. B) Estimer les coûts. C) Élaborer la conception expérimentale. D) Réaliser une revue de la littérature exhaustive.
A) En minimisant les coûts. B) En réduisant le besoin de répétition des expériences. C) En apportant de la valeur grâce à des perspectives nouvelles. D) En simplifiant l'analyse des données.
A) Test des hypothèses. B) Estimation des coûts. C) Méthodes de collecte de données. D) Formulation de la question de recherche.
A) L'axe vertical B) Le temps n'est pas représenté dans un graphique linéaire C) Les deux axes représentent également le temps D) L'axe horizontal
A) Ronald Fisher B) John Tukey C) Francis Galton D) Karl Pearson
A) Graphique linéaire B) Diagramme en barres C) Histogramme D) Diagramme circulaire
A) N = fi - N B) N = fi / N C) N = fi * N D) N = f1 + f2 + f3 + ... + fn
A) Diagramme en barres B) Nuage de points C) Histogramme D) Diagramme circulaire
A) Σ B) n C) x̄ D) i
A) Diagramme de dispersion B) Diagramme en barres C) Graphique linéaire D) Diagramme circulaire
A) Différence B) Produit C) Division D) Sommation
A) L'intervalle de valeurs pour un intervalle de confiance. B) La probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie. C) Le taux d'erreur acceptable lors de la détermination de la signification statistique. D) Le coefficient de corrélation entre deux variables.
A) Aucune corrélation linéaire B) Une corrélation négative parfaite C) Une relation indéfinie D) Une corrélation positive parfaite
A) Régression logistique B) Régression linéaire C) Analyse d'enrichissement de gènes D) Analyse en composantes principales
A) Analyse en composantes principales B) Multicolinéarité C) Réduction de la dimensionnalité D) Analyse d'enrichissement de gènes
A) Analyse discriminante linéaire B) Séquençage de nouvelle génération C) Analyse en composantes principales D) Analyse d'enrichissement de groupes de gènes (GSEA)
A) PubMed B) Ontologie génique C) dbSNP D) KEGG
A) KEGG B) Phytozome C) dbSNP D) TAIR
A) Programme mondial d'échange de données B) Consortium de données en bio-informatique C) Initiative mondiale du génome D) Collaboration internationale des bases de données de séquences nucléotidiques (INSDC)
A) KEGG B) dbSNP C) Phytozome D) TAIR
A) PubMed B) dbSNP C) Ontologie génique D) KEGG
A) Méthodes de rééchantillonnage B) Arbres de décision C) Méthode de bootstrap D) Forêts aléatoires
A) Élevage animal B) Santé publique C) Médecine systémique D) Génétique quantitative
A) Cartographie par intervalles composites B) Aucune des réponses ci-dessus C) Cartographie par intervalles D) Cartographie par intervalles multiples
A) Déséquilibre de liaison. B) Fréquence de recombinaison. C) Lieux des gènes quantitatifs. D) Sélection génomique.
A) La cartographie des caractères quantitatifs. B) Les résultats de l'élevage en agriculture. C) Les systèmes d'aide à la décision clinique. D) Les modèles de sélection génomique.
A) Normale B) Binomiale négative C) Binomiale D) Poisson
A) Tests du chi-carré B) Modèles de régression linéaire C) Modèles linéaires généralisés D) ANOVA (analyse de la variance)
A) SAS B) ASReml C) Orange D) CycDesigN
A) R B) MATLAB C) SQL D) Python
A) SAS B) Apache Spark C) PLA 3.0 D) Weka
A) SAS B) Orange C) R D) Weka
A) PLA 3.0 B) Orange C) CycDesigN D) ASReml
A) Python B) R C) SAS D) SQL
A) SageMath B) NumPy C) LAPACK D) SciPy
A) Amazon Web Services B) Microsoft Azure C) Google Cloud Platform D) IBM Cloud |