A) Test edilen popülasyon parametresi
B) Sıfır hipotezini kabul etmek için anlamlılık düzeyi
C) Sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayıldığında, en az gözlenen sonuçlar kadar uç sonuçlar elde etme olasılığı
D) Sıfır hipotezine duyulan güvenin ölçüsü

A) Wilcoxon işaretli sıralar testi
B) Kruskal-Wallis testi
C) Mann-Whitney U testi
D) t-testi

A) Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için
B) Kategorik verileri özetlemek için
C) Bir veri kümesindeki aykırı değerleri belirlemek için
D) Ortalamalardaki farklılıkları test etmek için

A) İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücü ve yönü
B) Bir veri kümesinin merkezi eğilimi
C) Gruplar içindeki değişkenlik
D) Verilerin yayılımı

A) İki bağımsız grubu karşılaştırmak için
B) Bir olayın gerçekleşme olasılığını belirlemek için
C) Gelecekteki veri noktalarını tahmin etmek için
D) Popülasyon parametresinin düşebileceği aralığı tahmin etmek için

A) Basit rastgele örnekleme
B) Uygunluk örneklemesi
C) Küme örneklemesi
D) Sistematik örnekleme

A) Normalleştirme.
B) Özellik mühendisliği.
C) İmputasyon.
D) Aykırı değer tespiti.

A) Küme analizi.
B) Regresyon analizi.
C) Faktör analizi.
D) Zaman serisi analizi.

A) Lojistik regresyon.
B) Doğrusal regresyon.
C) Polinom regresyonu.
D) Ridge regresyonu.

A) Gerçekte doğru olduğunda sıfır hipotezini reddetme olasılığı
B) Alternatif hipoteze duyulan güven düzeyi
C) Örneklem ortalamasındaki hata payı
D) İki değişken arasındaki korelasyon ölçüsü

A) T-testi.
B) Ki-kare testi.
C) ANOVA.
D) Regresyon analizi.

A) Regresyon analizi
B) T-testi
C) Ki-kare testi
D) ANOVA

A) Korelasyon bir ilişkinin gücünü ölçerken, nedensellik yönünü ölçer
B) Korelasyon kategorik veriler için kullanılırken, nedensellik sürekli veriler için kullanılır
C) Korelasyon doğrusal ilişkileri ifade ederken, nedensellik doğrusal olmayan ilişkileri ifade eder
D) Korelasyon değişkenler arasında bir ilişki olduğunu gösterirken, nedensellik bir değişkenin diğerinde değişikliğe neden olduğunu ifade eder

A) İki farklı örneği karşılaştırmak için
B) Bir veri kümesinin aralığını hesaplamak için
C) Gruplar içindeki değişkenliği belirlemek için
D) Örneklem büyüklüğü arttıkça örneklem ortalamasının örneklem dağılımının normal dağılıma yaklaştığını belirtmek için

A) Belirtilen popülasyonlar arasında önemli bir fark olmadığına dair bir ifade
B) Tek kuyruklu test kullanılarak test edilen hipotez
C) Araştırmacının doğru olduğuna inandığı hipotez
D) Bir deneydeki sonucu tahmin eden bir ifade

A) William Sealy Gosset
B) Carlo Lauro
C) RAND Corporation
D) John Tukey

A) Pratik uygulaması olmayan yeni matematiksel teoriler geliştirmek.
B) Ham veriyi, yoğun bilgisayar kullanımı gerektiren yöntemlerle bilgiye dönüştürmek.
C) İstatistiksel analizlerde bilgisayar kullanımından kaçınmak.
D) Sadece küçük örneklem boyutlarına odaklanmak.

A) Yapay sinir ağları
B) Monte Carlo yöntemi simülasyonu
C) Çekirdek yoğunluk tahmini
D) Markov zinciri Monte Carlo yöntemleri

A) John Tukey'nin "jackknife" yöntemi
B) RAND Corporation tabloları
C) Monte Carlo simülasyon cihazı
D) ERNIE

A) Markov zinciri Monte Carlo yöntemleri.
B) Yapay sinir ağları.
C) Jackknife yöntemi.
D) Çekirdek yoğunluk tahmini.

A) Olasılık dağılımından örnekler üretme
B) Optimizasyon
C) Sayısal integral alma
D) Bayes güncellemesi

A) Bir olasılık fonksiyonu
B) Bir olasılık yoğunluk fonksiyonu
C) Bir hata fonksiyonu
D) Rastgele bir örneklem

A) Bootstrap yöntemi
B) Markov Zinciri Monte Carlo
C) Monte Carlo yöntemi
D) En büyük olasılık tahmini

A) Kesin analitik çözümler
B) Sayısal integral alma
C) Olasılık dağılımından rastgele örnekler üretme
D) Optimizasyon

A) Sadece sosyal veri bilimi alanında.
B) Tamamen hesaplamalı dilbilim alanında.
C) Ekonometri.
D) Sadece veri bilimi alanında.

A) Uluslararası Dilbilim Derneği.
B) Dünya Sağlık Örgütü.
C) Uluslararası İstatistiksel Hesaplama Derneği.
D) Amerikan Tıp Birliği.

A) Mutfak sanatları.
B) Hesaplamalı fizik.
C) Klasik müzik besteciliği.
D) Geleneksel resim teknikleri.