A) Pour estimer la moyenne de la population. B) Déterminer s'il y a suffisamment de preuves pour rejeter une hypothèse nulle. C) Prouver une hypothèse avec une certitude de 100 %. 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 transversale B) Étude d'observation C) Étude cas-témoins D) Essai contrôlé randomisé
A) La proportion de vrais résultats négatifs parmi tous les individus ne présentant pas la maladie. B) La proportion de résultats faussement positifs. C) La proportion de vrais résultats positifs parmi toutes les personnes atteintes de la maladie. D) La proportion de résultats faussement négatifs.
A) La taille de l'échantillon nécessaire à l'étude. B) La probabilité d'obtenir des résultats aussi extrêmes que les résultats observés, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie. C) La force de la relation entre les variables. D) L'intervalle de confiance de l'estimation.
A) Échantillonnage aléatoire simple B) Échantillonnage systématique C) L'échantillonnage en grappe D) Échantillonnage stratifié
A) Explorer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. B) Pour calculer les probabilités. 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) Biomatémathématiques B) Biomécanique C) Bio-informatique D) Biométrie
A) Pathologie B) Pharmacologie C) Biostatistique D) Épidémiologie
A) Francis Galton B) William Bateson C) Gregor Mendel D) Charles Darwin
A) Raphael Weldon B) Karl Pearson C) William Bateson D) Arthur Dukinfield Darbishire
A) Les néo-darwinistes B) Les darwinistes C) Les mendéliens D) Les biométriciens
A) J. B. S. Haldane B) Ronald Fisher C) Betty Allan D) Sewall G. Wright
A) J. B. S. Haldane B) Ronald Fisher C) Betty Allan D) Sewall G. Wright
A) Mutation B) Sélection naturelle C) Dérive génétique D) Flux génétique
A) Sewall G. Wright B) J. B. S. Haldane C) Ronald Fisher D) Thomas Hunt Morgan
A) Contrôle local B) Répétition C) Détermination de la taille de l'échantillon D) Randomisation
A) Une revue de la littérature exhaustive. B) La conception de l'étude. C) Les perspectives d'analyse des données. 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) Randomisation C) Estimation des coûts D) Répétition
A) Estimer les coûts. B) Réaliser une revue de la littérature exhaustive. C) Déterminer les méthodes de collecte de données. D) Élaborer la conception expérimentale.
A) SciPy B) SageMath C) NumPy D) LAPACK
A) Poisson B) Binomiale négative C) Binomiale D) Normale
A) SAS B) Weka C) PLA 3.0 D) Apache Spark
A) Microsoft Azure B) Amazon Web Services C) IBM Cloud D) Google Cloud Platform
A) Sommation B) Différence C) Produit D) Division
A) Σ B) n C) i D) x̄
A) SAS B) R C) Weka D) Orange
A) Méthodes de collecte de données. B) Formulation de la question de recherche. C) Test des hypothèses. D) Estimation des coûts.
A) Les deux axes représentent également le temps B) L'axe horizontal C) Le temps n'est pas représenté dans un graphique linéaire D) L'axe vertical
A) SQL B) Python C) R D) SAS
A) Séquençage de nouvelle génération B) Analyse discriminante linéaire C) Analyse d'enrichissement de groupes de gènes (GSEA) D) Analyse en composantes principales
A) N = fi * N B) N = fi / N C) N = f1 + f2 + f3 + ... + fn D) N = fi - N
A) Lieux des gènes quantitatifs. B) Fréquence de recombinaison. C) Sélection génomique. D) Déséquilibre de liaison.
A) ASReml B) Orange C) SAS D) CycDesigN
A) Génétique quantitative B) Santé publique C) Élevage animal D) Médecine systémique
A) Régression linéaire B) Régression logistique C) Analyse d'enrichissement de gènes D) Analyse en composantes principales
A) Modèles de régression linéaire B) Tests du chi-carré C) Modèles linéaires généralisés D) ANOVA (analyse de la variance)
A) Karl Pearson B) John Tukey C) Francis Galton D) Ronald Fisher
A) Diagramme en barres B) Diagramme de dispersion C) Graphique linéaire D) Diagramme circulaire
A) Histogramme B) Diagramme en barres C) Nuage de points D) Diagramme circulaire
A) En minimisant les coûts. B) En simplifiant l'analyse des données. C) En apportant de la valeur grâce à des perspectives nouvelles. D) En réduisant le besoin de répétition des expériences.
A) Graphique linéaire B) Diagramme en barres C) Diagramme circulaire D) Histogramme
A) Une corrélation négative parfaite B) Une corrélation positive parfaite C) Une relation indéfinie D) Aucune corrélation linéaire
A) Cartographie par intervalles B) Aucune des réponses ci-dessus C) Cartographie par intervalles multiples D) Cartographie par intervalles composites
A) La probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie. B) Le taux d'erreur acceptable lors de la détermination de la signification statistique. C) L'intervalle de valeurs pour un intervalle de confiance. D) Le coefficient de corrélation entre deux variables.
A) ASReml B) CycDesigN C) PLA 3.0 D) Orange
A) KEGG B) TAIR C) dbSNP D) Phytozome
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) MATLAB B) Python C) SQL D) R
A) dbSNP B) PubMed C) Ontologie génique D) KEGG
A) TAIR B) Phytozome C) KEGG D) dbSNP
A) KEGG B) PubMed C) dbSNP D) Ontologie génique
A) Analyse d'enrichissement de gènes B) Multicolinéarité C) Réduction de la dimensionnalité D) Analyse en composantes principales
A) Méthode de bootstrap B) Arbres de décision C) Forêts aléatoires D) Méthodes de rééchantillonnage
A) Programme mondial d'échange de données B) Consortium de données en bio-informatique C) Collaboration internationale des bases de données de séquences nucléotidiques (INSDC) D) Initiative mondiale du génome |