A) 确定是否有足够的证据拒绝零假设。 B) 估计人口平均值。 C) 计算标准偏差。 D) 以 100% 的把握证明一个假设。
A) 分析结果。 B) 收集参与者的数据。 C) 对参与者进行治疗。 D) 提供与治疗组进行比较的基线。
A) 随机对照试验 B) 观察研究 C) 横断面研究 D) 病例对照研究
A) 配对 t 检验 B) 秩和检验 C) 方差分析 D) 双样本 t 检验
A) 真阳性结果在所有患者中的比例。 B) 假阴性结果的比例。 C) 在所有无症状的个体中,真阴性结果的比例。 D) 假阳性结果的比例。
A) 估算人口参数。 B) 探索因变量与一个或多个自变量之间的关系。 C) 计算概率 D) 确定中心倾向。
A) 简单随机抽样 B) 分组抽样 C) 系统抽样 D) 分层抽样
A) 研究需要的样本量。 B) 估计值的置信区间。 C) 假设零假设为真,获得与观察结果一样极端的结果的概率。 D) 变量之间关系的强度。
A) 生物信息学 B) 生物计量学 C) 生物力学 D) 生物数学
A) 病理学 B) 药理学 C) 生物统计学 D) 流行病学
A) 格雷戈尔·孟德尔 B) 威廉·贝特森 C) 弗朗西斯·高尔顿 D) 查尔斯·达尔文
A) 卡尔·皮尔逊 (Karl Pearson) B) 威廉·贝茨森 (William Bateson) C) 拉斐尔·威尔登 (Raphael Weldon) D) 亚瑟·达金菲尔德·德比希尔 (Arthur Dukinfield Darbishire)
A) 达尔文主义者 B) 孟德尔主义者 C) 生物统计学家 D) 新达尔文主义者
A) 罗纳德·费舍尔 (Ronald Fisher) B) J.B.S. 霍尔丹 (J. B. S. Haldane) C) 西沃尔·格莱斯沃思·赖特 (Sewall G. Wright) D) 贝蒂·艾伦 (Betty Allan)
A) 罗纳德·费舍尔 (Ronald Fisher) B) 贝蒂·艾伦 (Betty Allan) C) 塞瓦尔·格雷·赖特 (Sewall G. Wright) D) J. B. S. 哈尔丹 (J. B. S. Haldane)
A) 突变 B) 自然选择 C) 基因漂变 D) 基因流动
A) J.B.S.霍尔丹 B) 托马斯·亨特·摩根 C) 罗纳德·费舍尔 D) 西沃尔·G·赖特
A) 局部控制 B) 样本量确定 C) 重复实验 D) 随机化
A) 实验设计。 B) 成本考量。 C) 全面的文献综述。 D) 数据分析的视角。
A) 研究问题。 B) 涉及的成本。 C) 实验设计。 D) 数据分析的视角。
A) 局部控制 B) 重复实验 C) 随机化 D) 成本估算
A) 确定数据收集方法。 B) 估算成本。 C) 进行全面的文献综述。 D) 制定实验设计方案。
A) 主成分分析 B) 降维 C) 基因集富集分析 D) 多重共线性
A) 没有线性相关性 B) 完全负相关 C) 完全正相关 D) 关系未定义
A) 区间定位法 B) 多区间定位法 C) 复合区间定位法 D) 以上都不是
A) N = fi - N B) N = f1 + f2 + f3 + ... + fn C) N = fi / N D) N = fi * N
A) i B) n C) Σ D) x̄
A) Orange B) R C) Weka D) SAS
A) 两个轴都同样表示时间 B) 垂直轴 C) 水平轴 D) 折线图中不表示时间
A) 柱状图 B) 直方图 C) 折线图 D) 饼图
A) 临床决策支持系统。 B) 数量性状定位。 C) 基因组选择模型。 D) 农业育种结果。
A) 散点图 B) 柱状图 C) 折线图 D) 饼图
A) 全球数据交换计划 B) 国际核苷酸序列数据库合作组织 (INSDC) C) 全球基因组倡议 D) 生物信息学数据联盟
A) 重采样方法 B) 自助法 C) 随机森林 D) 决策树
A) 正态分布 (Normal) B) 负二项分布 (Negative Binomial) C) 泊松分布 (Poisson) D) 二项分布 (Binomial)
A) 求和 B) 差 C) 除法 D) 乘积
A) Python B) R C) SAS D) SQL
A) LAPACK B) SciPy C) NumPy D) SageMath
A) SAS B) CycDesigN C) Orange D) ASReml
A) 约翰·图基 (John Tukey) B) 弗朗西斯·高尔顿 (Francis Galton) C) 卡尔·皮尔逊 (Karl Pearson) D) 罗纳德·费舍尔 (Ronald Fisher)
A) 两个变量之间的相关系数。 B) 在判断统计显著性时,可接受的错误率。 C) 零假设为真的概率。 D) 置信区间的数值范围。
A) 散点图 B) 直方图 C) 饼图 D) 柱状图
A) PubMed B) KEGG C) 基因本体数据库 (Gene Ontology) D) dbSNP
A) KEGG B) dbSNP C) Phytozome D) TAIR
A) 基因组选择。 B) 连锁不平衡。 C) 数量性状基因座。 D) 重组频率。
A) 主成分分析 B) 线性回归 C) 逻辑回归 D) 基因集富集分析
A) 公共卫生 B) 系统医学 C) 动物育种 D) 定量遗传学
A) Python B) MATLAB C) R D) SQL
A) 研究问题制定。 B) 假设验证。 C) 成本估算。 D) 数据收集方法。
A) Apache Spark B) Weka C) PLA 3.0 D) SAS
A) 基因本体数据库(Gene Ontology) B) KEGG C) PubMed D) dbSNP
A) IBM 云 (IBM Cloud) B) 微软 Azure (Microsoft Azure) C) 谷歌云平台 (Google Cloud Platform) D) 亚马逊云服务 (Amazon Web Services)
A) CycDesigN B) PLA 3.0 C) Orange D) ASReml
A) 通过提供新的见解,从而增加价值。 B) 通过简化数据分析。 C) 通过减少重复研究的必要性。 D) 通过降低成本。
A) dbSNP B) KEGG C) Phytozome D) TAIR
A) 方差分析(ANOVA) B) 广义线性模型 C) 卡方检验 D) 线性回归模型
A) 线性判别分析 B) 下一代测序 C) 主成分分析 D) 基因集富集分析 (GSEA) |