A) La mesure de la confiance dans l'hypothèse nulle B) Le paramètre de population testé C) La probabilité d'obtenir des résultats au moins aussi extrêmes que les résultats observés, étant donné que l'hypothèse nulle est vraie. D) Le niveau de signification pour accepter l'hypothèse nulle
A) Test de Kruskal-Wallis B) test t C) Test de Wilcoxon signé D) Test U de Mann-Whitney
A) Pour tester les différences entre les moyennes B) Pour identifier les valeurs aberrantes dans un ensemble de données C) Examiner la relation entre les variables D) Pour résumer les données catégorielles
A) La variabilité au sein des groupes B) La diffusion des données C) La tendance centrale d'un ensemble de données D) La force et la direction d'une relation linéaire entre deux variables
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) Déterminer la probabilité qu'un événement se produise D) Comparer deux groupes indépendants
A) Échantillonnage de commodité B) Échantillonnage en grappe C) Échantillonnage systématique D) Échantillonnage aléatoire simple
A) Analyse des séries chronologiques. B) Analyse en grappes. C) Analyse de régression. D) Analyse factorielle.
A) ANOVA B) Test du chi carré C) Analyse de régression D) Test T
A) Test T. B) Test du chi carré. C) ANOVA. D) Analyse de régression.
A) La corrélation fait référence à des relations linéaires, tandis que la causalité fait référence à des relations non linéaires. 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 est utilisée pour les données catégorielles, tandis que la causalité est utilisée pour les données continues.
A) La probabilité de rejeter l'hypothèse nulle alors qu'elle est vraie B) Mesure de la corrélation entre deux variables C) Le niveau de confiance dans l'hypothèse alternative D) La marge d'erreur de la moyenne de l'échantillon
A) Détection des valeurs aberrantes. B) Normalisation. C) Imputation. D) Ingénierie de fonctionnalité.
A) Une déclaration selon laquelle il n'y a pas de différence significative entre les populations spécifiées 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 qui prédit le résultat d'une expérience
A) 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. B) Déterminer la variabilité au sein des groupes C) Pour calculer l'étendue d'un ensemble de données D) Comparer deux échantillons différents
A) Régression logistique. B) Régression de crête. C) Régression polynomiale. D) Régression linéaire. |