ThatQuiz Biblioteca Intenteu aquesta prova
Estadística computacional - Qüestionari
Contribució de: Borowska
  • 1. La estadística computacional és una branca de l'estadística que se centra en els mètodes i les tècniques per analitzar dades utilitzant eines i algorismes computacionals. Implica el desenvolupament i l'aplicació de models estadístics, simulacions i algorismes per analitzar i interpretar conjunts de dades complexos. L'estadística computacional té un paper crucial en diversos camps, com ara l'aprenentatge automàtic, la ciència de dades, la bioinformàtica i l'anàlisi d'imatges, proporcionant a investigadors i analistes les eines necessàries per extreure informació significativa de conjunts de dades grans i complexos. Combinant la teoria estadística amb tècniques de ciència de l'ordinador, l'estadística computacional permet als professionals analitzar les dades de manera eficient i precisa, explorar patrons i tendències, i prendre decisions informades basades en inferències estadístiques i models predictius.
A) El paràmetre de la població que s'està provant.
B) La mesura de la confiança en la hipòtesi nul·la.
C) El nivell de significància per acceptar la hipòtesi nul·la.
D) La probabilitat d'obtenir resultats almenys tan extrems com els observats, donada la hipòtesi nul·la.
  • 2. Quina de les següents opcions és una prova estadística paramètrica?
A) Prova de Mann-Whitney U
B) Prova t
C) Prova de Kruskal-Wallis
D) Prova de Wilcoxon de rangs signats
  • 3. Quin és l'objectiu de l'anàlisi de regressió en estadística?
A) Identificar valors atípics en un conjunt de dades.
B) Examinar la relació entre variables.
C) Comprovar si hi ha diferències en les mitjanes.
D) Resumir dades categòriques.
  • 4. Què mesura el coeficient de correlació?
A) La dispersió de les dades.
B) La tendència central d'un conjunt de dades.
C) La intensitat i la direcció d'una relació lineal entre dues variables.
D) La variabilitat dins dels grups.
  • 5. Quin és l'objectiu d'un interval de confiança en estadística?
A) Comparar dos grups independents.
B) Predir valors futurs.
C) Determinar la probabilitat que es produeixi un esdeveniment.
D) Estimar l'interval dins del qual és probable que es trobi el paràmetre de la població.
  • 6. Quin tipus de tècnica de mostreig implica seleccionar aleatòriament subjectes d'una població?
A) Mostreig sistemàtic
B) Mostreig aleatori simple
C) Mostreig per conveniència
D) Mostreig per grups
  • 7. Quina tècnica de regressió s'utilitza quan la variable dependent és binària?
A) Regressió logística.
B) Regressió lineal.
C) Regressió polinòmica.
D) Regressió de cresta.
  • 8. Quin és el nivell de significació en les proves d'hipòtesis?
A) La mesura de correlació entre dues variables.
B) El nivell de confiança en l'hipòtesi alternativa.
C) El marge d'error en la mitjana de la mostra.
D) La probabilitat de rebutjar la hipòtesi nul·la quan aquesta és, de fet, certa.
  • 9. Quina tècnica estadística s'utilitza per predir el valor d'una variable dependent basant-se en una o més variables independents?
A) Anàlisi de клаusters (agrupaments).
B) Anàlisi de sèries temporals.
C) Anàlisi factorial.
D) Anàlisi de regressió.
  • 10. Quina prova estadística s'utilitza per determinar si hi ha una associació significativa entre dues variables categòriques?
A) ANOVA (anàlisi de variància).
B) Prova t.
C) Prova de chi-quadrat.
D) Anàlisi de regressió.
  • 11. Quina és la diferència entre correlació i causalitat?
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.
  • 12. Quin és l'objectiu del Teorema del Límits Central en estadística?
A) 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.
B) Determinar la variabilitat dins dels grups.
C) Calcular l'abast d'un conjunt de dades.
D) Comparar dues mostres diferents.
  • 13. En la prova d'hipòtesis estadística, què és la hipòtesi nul·la?
A) La hipòtesi que es posa a prova mitjançant una prova d'una sola cua.
B) Una afirmació que indica que no hi ha una diferència significativa entre les poblacions especificades.
C) La hipòtesi en què el investigador creu que és certa.
D) Una afirmació que prediu un resultat en un experiment.
  • 14. Quina tècnica estadística s'utilitza per gestionar els valors perduts en un conjunt de dades?
A) Normalització.
B) Enginyeria de característiques.
C) Imputació.
D) Detecció de valors atípics.
  • 15. Quina prova estadística s'hauria d'utilitzar per comparar les mitjanes de més de dos grups independents?
A) Prova del qui quadrat
B) Anàlisi de regressió
C) Prova t
D) ANOVA
  • 16. Qui va proposar una distinció entre 'computació estadística' i 'estadística computacional'?
A) John Tukey
B) Carlo Lauro
C) RAND Corporation
D) William Sealy Gosset
  • 17. Quin és un dels objectius principals de l'estadística computacional?
A) Evitar l'ús d'ordinadors en l'anàlisi estadística.
B) Centrar-se exclusivament en mides de mostra petites.
C) Transformar les dades brutes en coneixement utilitzant mètodes intensius en càlcul.
D) Desenvolupar noves teories matemàtiques sense aplicació pràctica.
  • 18. Quin mètode va utilitzar William Sealy Gosset que va conduir al descobriment de la distribució t de Student?
A) Mètodes de Monte Carlo amb cadenes de Markov
B) Xarxes neuronals artificials
C) Estimació de la densitat del nucli
D) Simulació del mètode de Monte Carlo
  • 19. Quina és una de les dispositius conegudes que generen números aleatoris per determinar els guanyadors de la loteria?
A) Mètode del 'jackknife' de John Tukey
B) Dispositiu de simulació de Monte Carlo
C) Taules de la RAND Corporation
D) ERNIE
  • 20. Quin mètode va desenvolupar John Tukey el 1958?
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.
  • 21. En quines de les següents classes de problemes els mètodes de Monte Carlo no s'utilitzen habitualment?
A) Actualització bayesiana
B) Integració numèrica
C) Optimització
D) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat
  • 22. Què es maximitza en l'estimació de la màxima probabilitat per ajustar les dades observades sota un model estadístic?
A) Una funció de densitat de probabilitat.
B) Una funció de probabilitat.
C) Una mostra aleatòria.
D) Una funció d'error.
  • 23. Quin mètode es basa en maximitzar una funció de probabilitat?
A) Mètode Bootstrap
B) Mètode de Monte Carlo amb cadenes de Markov
C) Estimació de la màxima versemblança
D) Mètode de Monte Carlo
  • 24. Quina d'aquestes opcions NO és una aplicació típica dels mètodes de Monte Carlo?
A) Optimització
B) Integració numèrica
C) Solucions analítiques exactes
D) Generació de mostres a partir d'una distribució de probabilitat
  • 25. En quins àmbits es pot aplicar l'estadística computacional?
A) Estrictament dins de la lingüística computacional.
B) Exclusivament en ciència de dades socials.
C) En econometria.
D) Només en ciència de dades.
  • 26. Quina associació està dedicada a la computació estadística?
A) Associació Internacional per a la Computació Estadística.
B) Organització Mundial de la Salut.
C) Societat Internacional de Lingüística.
D) Associació Americana de Metges.
  • 27. Quina és una àrea d'aplicació comuna per a l'estadística computacional?
A) Física computacional.
B) Arts culinàries.
C) Tècniques tradicionals de pintura.
D) Composició de música clàssica.
Prova creada amb That Quiz — el lloc on es poden crear i avaluar proves matemàtiques i d'altres matèries.