A) تحليل متغيرات متعددة في وقت واحد B) تحليل متغير واحد C) تحليل متغيرين D) تحليل المتغيرات المستمرة فقط
A) اختبار مربع كاي B) تحليل المكونات الرئيسية C) اختبار t D) تحليل التباين (ANOVA)
A) تحليل التباين (ANOVA) B) تحليل الانحدار C) تحليل الارتباط D) تحليل التجميع (أو التكتل)
A) لتحديد معاملات الارتباط. B) لتحديد الإحصائيات الوصفية. C) لتحديد القيم المتطرفة. D) لتحديد المتغيرات التي تميز بين مجموعتين أو أكثر.
A) لرسم نقاط البيانات. B) لعرض معاملات الارتباط. C) لتحديد القيم المتطرفة. D) لتحديد عدد العوامل التي يجب الاحتفاظ بها في تحليل العوامل.
A) لإجراء تحليل العوامل. B) لاكتشاف القيم المتطرفة. C) لتحديد حجم العينة. D) لفهم العلاقات والتغايرات بين متغيرات متعددة.
A) عندما تكون المتغيرات مستقلة عن بعضها البعض. B) عند التعامل مع البيانات الفئوية فقط. C) عندما تكون المتغيرات مترابطة بشكل كبير. D) عند وجود قيم متطرفة.
A) لإجراء تحليل التجميع. B) لتحديد القيم المتطرفة. C) للتنبؤ بانتماء المجموعة بناءً على المتغيرات التنبؤية. D) لتحديد الارتباطات.
A) اختبار وجود علاقات ارتباط. B) تحديد المتغيرات التي تتنبأ بشكل أفضل بانتماء المجموعة. C) تحديد القيم المتطرفة في البيانات. D) إجراء تحليل العوامل.
A) يأخذ تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) في الاعتبار متغيرات معتمدة متعددة في وقت واحد، بينما يركز تحليل التباين الأحادي (ANOVA) على متغير معتمد واحد. B) يُعتبر تحليل التباين الأحادي (ANOVA) مناسبًا لأحجام العينات الصغيرة، بينما يُستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) لأحجام العينات الكبيرة. C) يستخدم تحليل التباين الأحادي (ANOVA) نماذج التأثير المختلط، بينما يستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) نماذج التأثير الثابت. D) يُستخدم تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA) لتحليل البيانات الفئوية، بينما يُستخدم تحليل التباين الأحادي (ANOVA) لتحليل البيانات المستمرة.
A) تجميع الملاحظات المتشابهة في مجموعات. B) اختبار الفروق بين المجموعات. C) إجراء تحليل العوامل. D) رسم البيانات ثنائية المتغيرات.
A) لاختبار الفرضيات. B) لفحص العلاقات بين مجموعتين من المتغيرات. C) لإجراء تحليل الانحدار. D) لإيجاد الارتباط بين متغير ونفسه.
A) الانحراف المعياري للمتغيرات. B) الارتباط بين المتغيرات. C) عدد العوامل التي يجب الاحتفاظ بها. D) أهمية المتغيرات.
A) لتحديد أوزان العوامل. B) لتحديد القيم المتطرفة. C) لتحديد العلاقة بين مجموعتين من المتغيرات. D) لإجراء اختبارات الفرضيات.
A) اختلافات إقليدية. B) اختلافات ماهالانوبيس. C) اختلافات مربع كاي. D) اختلافات مانهاتن.
A) إنشاء متغيرات اصطناعية. B) اكتشاف العلاقات الخطية بين المتغيرات. C) تصنيف العناصر إلى مجموعات. D) استكشاف البيانات متعددة المتغيرات.
A) الاستقراء B) التعويض عن القيم المفقودة C) الاستنباط D) الانحدار
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) آر. إيه. فيشر C) سي. آر. راو D) أندرسون
A) التحليل الأحادي المتغير B) تقليل الأبعاد C) الانحدار الخطي البسيط D) الإحصائيات الوصفية
A) SPSS B) JMP C) DataPandit D) MiniTab
A) توزيع ويشار (Wishart distribution) B) التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات (Multivariate normal distribution) C) توزيع معكوس ويشار (Inverse-Wishart distribution) D) توزيع هوتيلينج تربيع (Hotelling's T-squared distribution)
A) التحليل الأحادي المتغير. B) اكتشاف البنية الكامنة. C) الانحدار الخطي البسيط. D) الإحصائيات الوصفية.
A) SciPy B) SPSS C) MiniTab D) JMP
A) الاستدلال التكراري B) الاستدلال التنبؤي C) الاستدلال الوصفي D) الاستدلال البايزي
A) JMP B) SPSS C) R D) MiniTab
A) الإحصائيات الوصفية B) الانحدار الخطي البسيط C) التحليل الأحادي المتغير D) التجميع (أو التكتل)
A) MiniTab B) SPSS C) SAS D) JMP
A) MiniTab B) MATLAB C) JMP D) SPSS
A) التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات B) توزيع ستودنت-تي متعدد المتغيرات C) التوزيع العكسي لويشار D) توزيع ويشار
A) Eviews B) MiniTab C) SPSS D) JMP
A) SPSS B) MiniTab C) NCSS D) JMP
A) MiniTab B) JMP C) SPSS D) Stata
A) SPSS B) MiniTab C) JMP D) STATISTICA
A) JMP B) SPSS C) SIMCA D) MiniTab |