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