![]()
A) La probabilitat d'obtenir resultats almenys tan extrems com els observats, donada la hipòtesi nul·la. B) El paràmetre de la població que s'està provant. C) El nivell de significància per acceptar la hipòtesi nul·la. D) La mesura de la confiança en la hipòtesi nul·la.
A) Prova t B) Prova de Kruskal-Wallis C) Prova de Wilcoxon de rangs signats D) Prova de Mann-Whitney U
A) Examinar la relació entre variables. B) Comprovar si hi ha diferències en les mitjanes. C) Identificar valors atípics en un conjunt de dades. D) Resumir dades categòriques.
A) La intensitat i la direcció d'una relació lineal entre dues variables. B) La variabilitat dins dels grups. C) La tendència central d'un conjunt de dades. D) La dispersió de les dades.
A) Comparar dos grups independents. B) Estimar l'interval dins del qual és probable que es trobi el paràmetre de la població. C) Predir valors futurs. D) Determinar la probabilitat que es produeixi un esdeveniment.
A) Mostreig per conveniència B) Mostreig per grups C) Mostreig sistemàtic D) Mostreig aleatori simple
A) Regressió de cresta. B) Regressió logística. C) Regressió lineal. D) Regressió polinòmica.
A) La probabilitat de rebutjar la hipòtesi nul·la quan aquesta és, de fet, certa. B) El marge d'error en la mitjana de la mostra. C) El nivell de confiança en l'hipòtesi alternativa. D) La mesura de correlació entre dues variables.
A) Anàlisi de sèries temporals. B) Anàlisi de клаusters (agrupaments). C) Anàlisi de regressió. D) Anàlisi factorial.
A) Prova t. B) Prova de chi-quadrat. C) Anàlisi de regressió. D) ANOVA (anàlisi de variància).
A) La correlació indica una relació entre variables, mentre que la causalitat implica que una variable provoca un canvi en l'altra. B) La correlació es refereix a relacions lineals, mentre que la causalitat es refereix a relacions no lineals. C) La correlació mesura la força d'una relació, mentre que la causalitat mesura la direcció. D) La correlació s'utilitza per a dades categòriques, mentre que la causalitat s'utilitza per a dades contínues.
A) Determinar la variabilitat dins dels grups. B) Calcular l'abast d'un conjunt de dades. C) Comparar dues mostres diferents. D) Establir que la distribució de mostres de la mitjana de la mostra s'acosta a una distribució normal a mesura que augmenta la mida de la mostra.
A) Una afirmació que indica que no hi ha una diferència significativa entre les poblacions especificades. B) La hipòtesi que es posa a prova mitjançant una prova d'una sola cua. C) La hipòtesi en què el investigador creu que és certa. D) Una afirmació que prediu un resultat en un experiment.
A) Enginyeria de característiques. B) Imputació. C) Detecció de valors atípics. D) Normalització.
A) ANOVA B) Anàlisi de regressió C) Prova t D) Prova del qui quadrat
A) RAND Corporation B) John Tukey C) Carlo Lauro D) William Sealy Gosset
A) Centrar-se exclusivament en mides de mostra petites. B) Evitar l'ús d'ordinadors en l'anàlisi estadística. C) Desenvolupar noves teories matemàtiques sense aplicació pràctica. D) Transformar les dades brutes en coneixement utilitzant mètodes intensius en càlcul.
A) Simulació del mètode de Monte Carlo B) Estimació de la densitat del nucli C) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov D) Xarxes neuronals artificials
A) ERNIE B) Taules de la RAND Corporation C) Dispositiu de simulació de Monte Carlo D) Mètode del 'jackknife' de John Tukey
A) Xarxes neuronals artificials. B) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov. C) El mètode del 'jackknife'. D) Estimació de la densitat del nucli.
A) Actualització bayesiana B) Integració numèrica C) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat D) Optimització
A) Una funció de densitat de probabilitat. B) Una mostra aleatòria. C) Una funció d'error. D) Una funció de probabilitat.
A) Mètode de Monte Carlo amb cadenes de Markov B) Mètode Bootstrap C) Estimació de la màxima versemblança D) Mètode de Monte Carlo
A) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat B) Integració numèrica C) Optimització D) Solucions analítiques exactes
A) En econometria. B) Només en ciència de dades. C) Estrictament dins de la lingüística computacional. D) Exclusivament en ciència de dades socials.
A) Societat Internacional de Lingüística. B) Associació Americana de Metges. C) Associació Internacional per a la Computació Estadística. D) Organització Mundial de la Salut.
A) Arts culinàries. B) Composició de música clàssica. C) Física computacional. D) Tècniques tradicionals de pintura. |