Statistiques informatiques - Examen
A) La mesure de la confiance dans l'hypothèse nulle B) Le niveau de signification pour accepter l'hypothèse nulle C) Le paramètre de population testé D) La probabilité d'obtenir des résultats au moins aussi extrêmes que les résultats observés, étant donné que l'hypothèse nulle est vraie.
A) test t B) Test U de Mann-Whitney C) Test de Wilcoxon signé D) Test de Kruskal-Wallis
A) Pour tester les différences entre les moyennes B) Pour résumer les données catégorielles C) Pour identifier les valeurs aberrantes dans un ensemble de données D) Examiner la relation entre les variables
A) La force et la direction d'une relation linéaire entre deux variables B) La tendance centrale d'un ensemble de données C) La variabilité au sein des groupes D) La diffusion des données
A) Déterminer la probabilité qu'un événement se produise B) Pour estimer la fourchette dans laquelle le paramètre de la population est susceptible de se situer C) Prévoir les futurs points de données D) Comparer deux groupes indépendants
A) Échantillonnage de commodité B) Échantillonnage aléatoire simple C) Échantillonnage systématique D) Échantillonnage en grappe
A) Test du chi carré B) Analyse de régression C) ANOVA D) Test T
A) La marge d'erreur de la moyenne de l'échantillon B) Le niveau de confiance dans l'hypothèse alternative C) Mesure de la corrélation entre deux variables D) La probabilité de rejeter l'hypothèse nulle alors qu'elle est vraie
A) La corrélation fait référence à des relations linéaires, tandis que la causalité fait référence à des relations non linéaires. B) La corrélation indique une relation entre les variables, tandis que la causalité implique qu'une variable provoque un changement dans l'autre. C) La corrélation est utilisée pour les données catégorielles, tandis que la causalité est utilisée pour les données continues. D) La corrélation mesure la force d'une relation, tandis que la causalité en mesure la direction.
A) Affirmer que la distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon se rapproche d'une distribution normale lorsque la taille de l'échantillon augmente. B) Pour calculer l'étendue d'un ensemble de données C) Comparer deux échantillons différents D) Déterminer la variabilité au sein des groupes
A) Régression logistique. B) Régression de crête. C) Régression linéaire. D) Régression polynomiale.
A) Analyse de régression. B) Analyse factorielle. C) Analyse en grappes. D) Analyse des séries chronologiques.
A) ANOVA. B) Analyse de régression. C) Test du chi carré. D) Test T.
A) Ingénierie de fonctionnalité. B) Détection des valeurs aberrantes. C) Normalisation. D) Imputation.
A) L'hypothèse qui est testée à l'aide d'un test unilatéral B) Une déclaration qui prédit le résultat d'une expérience C) Une déclaration selon laquelle il n'y a pas de différence significative entre les populations spécifiées D) L'hypothèse que le chercheur croit être vraie
A) RAND Corporation B) William Sealy Gosset C) Carlo Lauro D) John Tukey
A) Éviter l'utilisation des ordinateurs dans l'analyse statistique. B) Transformer les données brutes en connaissances en utilisant des méthodes nécessitant une puissance de calcul importante. C) Développer de nouvelles théories mathématiques sans application pratique. D) Se concentrer uniquement sur les petits échantillons.
A) Estimation de la densité par noyaux B) Réseaux neuronaux artificiels C) Simulation par la méthode de Monte Carlo D) Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov
A) Dispositif de simulation de Monte Carlo B) Méthode de resampling de John Tukey (jackknife) C) Tableaux de la RAND Corporation D) ERNIE
A) Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov. B) L'estimation de la densité par noyaux. C) Les réseaux neuronaux artificiels. D) La méthode du jackknife.
A) Optimisation B) Intégration numérique C) Génération de tirages à partir d'une distribution de probabilité D) Mise à jour bayésienne
A) Une fonction d'erreur B) Un échantillon aléatoire C) Une densité de probabilité D) Une fonction de vraisemblance
A) Méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov B) Estimation par maximum de vraisemblance C) Méthode de Monte Carlo D) Méthode du bootstrap
A) Solutions analytiques exactes B) Génération de tirages à partir d'une distribution de probabilité C) Optimisation D) Intégration numérique
A) En économétrie. B) Exclusivement dans la science des données sociales. C) Strictement dans le domaine de la linguistique computationnelle. D) Uniquement dans la science des données.
A) Société internationale de linguistique. B) Organisation mondiale de la santé. C) Association médicale américaine. D) Association internationale pour l'informatique statistique.
A) Les techniques traditionnelles de peinture. B) Les arts culinaires. C) La physique computationnelle. D) La composition de musique classique. |
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