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