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