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

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

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

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

A) Bir olayın gerçekleşme olasılığını belirlemek için
B) İki bağımsız grubu karşılaştırmak 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) Aykırı değer tespiti.
B) Normalleştirme.
C) İmputasyon.
D) Özellik mühendisliği.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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