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