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