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