A) تحليل متغيرات متعددة في وقت واحد
B) تحليل متغيرين
C) تحليل متغير واحد
D) تحليل المتغيرات المستمرة فقط

A) اختبار t
B) اختبار مربع كاي
C) تحليل المكونات الرئيسية
D) تحليل التباين (ANOVA)

A) تحليل التباين (ANOVA)
B) تحليل الانحدار
C) تحليل التجميع (أو التكتل)
D) تحليل الارتباط

A) لتحديد المتغيرات التي تميز بين مجموعتين أو أكثر.
B) لتحديد الإحصائيات الوصفية.
C) لتحديد معاملات الارتباط.
D) لتحديد القيم المتطرفة.

A) لعرض معاملات الارتباط.
B) لرسم نقاط البيانات.
C) لتحديد القيم المتطرفة.
D) لتحديد عدد العوامل التي يجب الاحتفاظ بها في تحليل العوامل.

A) لتحديد حجم العينة.
B) لإجراء تحليل العوامل.
C) لاكتشاف القيم المتطرفة.
D) لفهم العلاقات والتغايرات بين متغيرات متعددة.

A) عند التعامل مع البيانات الفئوية فقط.
B) عند وجود قيم متطرفة.
C) عندما تكون المتغيرات مستقلة عن بعضها البعض.
D) عندما تكون المتغيرات مترابطة بشكل كبير.

A) لإجراء تحليل التجميع.
B) للتنبؤ بانتماء المجموعة بناءً على المتغيرات التنبؤية.
C) لتحديد القيم المتطرفة.
D) لتحديد الارتباطات.

A) تحديد المتغيرات التي تتنبأ بشكل أفضل بانتماء المجموعة.
B) تحديد القيم المتطرفة في البيانات.
C) اختبار وجود علاقات ارتباط.
D) إجراء تحليل العوامل.

A) يستخدم تحليل التباين الأحادي (ANOVA) نماذج التأثير المختلط، بينما يستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) نماذج التأثير الثابت.
B) يأخذ تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) في الاعتبار متغيرات معتمدة متعددة في وقت واحد، بينما يركز تحليل التباين الأحادي (ANOVA) على متغير معتمد واحد.
C) يُستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) لتحليل البيانات الفئوية، بينما يُستخدم تحليل التباين الأحادي (ANOVA) لتحليل البيانات المستمرة.
D) يُعتبر تحليل التباين الأحادي (ANOVA) مناسبًا لأحجام العينات الصغيرة، بينما يُستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) لأحجام العينات الكبيرة.

A) إجراء تحليل العوامل.
B) اختبار الفروق بين المجموعات.
C) تجميع الملاحظات المتشابهة في مجموعات.
D) رسم البيانات ثنائية المتغيرات.

A) لفحص العلاقات بين مجموعتين من المتغيرات.
B) لإيجاد الارتباط بين متغير ونفسه.
C) لاختبار الفرضيات.
D) لإجراء تحليل الانحدار.

A) الانحراف المعياري للمتغيرات.
B) الارتباط بين المتغيرات.
C) عدد العوامل التي يجب الاحتفاظ بها.
D) أهمية المتغيرات.

A) لإجراء اختبارات الفرضيات.
B) لتحديد أوزان العوامل.
C) لتحديد العلاقة بين مجموعتين من المتغيرات.
D) لتحديد القيم المتطرفة.

A) اختلافات مانهاتن.
B) اختلافات ماهالانوبيس.
C) اختلافات مربع كاي.
D) اختلافات إقليدية.

A) استكشاف البيانات متعددة المتغيرات.
B) إنشاء متغيرات اصطناعية.
C) تصنيف العناصر إلى مجموعات.
D) اكتشاف العلاقات الخطية بين المتغيرات.

A) الانحدار
B) الاستنباط
C) التعويض عن القيم المفقودة
D) الاستقراء

A) توزيع هوتيلين تربيع (Hotelling's T-squared distribution).
B) توزيع إنفيرس-ويشار (Inverse-Wishart).
C) توزيع ويشار (Wishart distribution).
D) توزيع متعدد المتغيرات الطبيعي (Multivariate normal distribution).

A) كارل بيرسون
B) أندرسون
C) آر. إيه. فيشر
D) سي. آر. راو

A) تقليل الأبعاد
B) الانحدار الخطي البسيط
C) التحليل الأحادي المتغير
D) الإحصائيات الوصفية

A) JMP
B) DataPandit
C) SPSS
D) MiniTab

A) توزيع معكوس ويشار (Inverse-Wishart distribution)
B) توزيع ويشار (Wishart distribution)
C) التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات (Multivariate normal distribution)
D) توزيع هوتيلينج تربيع (Hotelling's T-squared distribution)

A) اكتشاف البنية الكامنة.
B) الإحصائيات الوصفية.
C) التحليل الأحادي المتغير.
D) الانحدار الخطي البسيط.

A) SPSS
B) MiniTab
C) JMP
D) SciPy

A) الاستدلال الوصفي
B) الاستدلال البايزي
C) الاستدلال التكراري
D) الاستدلال التنبؤي

A) MiniTab
B) JMP
C) R
D) SPSS

A) التحليل الأحادي المتغير
B) التجميع (أو التكتل)
C) الإحصائيات الوصفية
D) الانحدار الخطي البسيط

A) SAS
B) MiniTab
C) JMP
D) SPSS

A) MiniTab
B) JMP
C) MATLAB
D) SPSS

A) التوزيع العكسي لويشار
B) توزيع ستودنت-تي متعدد المتغيرات
C) توزيع ويشار
D) التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات

A) JMP
B) Eviews
C) MiniTab
D) SPSS

A) MiniTab
B) SPSS
C) JMP
D) NCSS

A) SPSS
B) Stata
C) MiniTab
D) JMP

A) SPSS
B) JMP
C) STATISTICA
D) MiniTab

A) MiniTab
B) JMP
C) SPSS
D) SIMCA