A) Determinar si hay pruebas suficientes para rechazar una hipótesis nula. B) Demostrar una hipótesis con un 100% de certeza. C) Para calcular la desviación típica. D) Estimar la media de la población.
A) Administrar el tratamiento a los participantes. B) Proporcionar una línea de base para la comparación con el grupo de tratamiento. C) Analizar los resultados. D) Recoger datos de los participantes.
A) Estudio transversal B) Estudio observacional C) Ensayo controlado aleatorio D) Estudio de casos y controles
A) Muestreo estratificado B) Muestreo sistemático C) Muestreo por conglomerados D) Muestreo aleatorio simple
A) Para calcular probabilidades. B) Determinar la tendencia central. C) Explorar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. D) Estimar los parámetros de población.
A) La proporción de resultados negativos verdaderos entre todos los individuos sin la enfermedad. B) La proporción de resultados falsos negativos. C) La proporción de falsos positivos. D) La proporción de resultados positivos verdaderos entre todos los individuos con la enfermedad.
A) Prueba Chi-cuadrado B) ANOVA C) Prueba t de dos muestras D) Prueba t pareada
A) Probabilidad de obtener resultados tan extremos como los observados, suponiendo que la hipótesis nula sea cierta. B) La fuerza de la relación entre variables. C) El tamaño de la muestra necesario para el estudio. D) El intervalo de confianza de la estimación.
A) Bioinformática B) Biometría C) Biomecánica D) Biomatemáticas
A) Bioestadística B) Farmacología C) Epidemiología D) Patología
A) Charles Darwin B) Francis Galton C) William Bateson D) Gregor Mendel
A) Arthur Dukinfield Darbishire B) Karl Pearson C) William Bateson D) Raphael Weldon
A) Los neodarwinistas B) Los mendelianos C) Los biometricistas D) Los darwinistas
A) Betty Allan B) Ronald Fisher C) Sewall G. Wright D) J. B. S. Haldane
A) Betty Allan B) J. B. S. Haldane C) Sewall G. Wright D) Ronald Fisher
A) Selección natural B) Flujo génico C) Mutación D) Deriva genética
A) Thomas Hunt Morgan B) Sewall G. Wright C) J. B. S. Haldane D) Ronald Fisher
A) Aleatorización B) Repetición C) Determinación del tamaño de la muestra D) Control local
A) Consideraciones de costos. B) Una revisión exhaustiva de la literatura. C) El diseño experimental. D) Las perspectivas de análisis de datos.
A) Diseño experimental. B) Perspectivas sobre el análisis de datos. C) La pregunta de investigación. D) Costos involucrados.
A) Aleatorización B) Control local C) Estimación de costos D) Replicación
A) Estimar los costos. B) Determinar los métodos de recolección de datos. C) Definir el diseño experimental. D) Realizar una revisión exhaustiva de la bibliografía.
A) Al minimizar los costos. B) Al reducir la necesidad de replicación de estudios. C) Al simplificar el análisis de datos. D) Al aportar valor a través de nuevos conocimientos.
A) Estimación de costos. B) Métodos de recopilación de datos. C) Formulación de la pregunta de investigación. D) Prueba de hipótesis.
A) El tiempo no se representa en un gráfico de líneas B) El eje vertical C) Ambos ejes representan el tiempo por igual D) El eje horizontal
A) Karl Pearson B) John Tukey C) Francis Galton D) Ronald Fisher
A) Gráfico de barras B) Gráfico circular C) Gráfico de líneas D) Histograma
A) N = fi / N B) N = fi * N C) N = fi - N D) N = f1 + f2 + f3 + ... + fn
A) Histograma B) Diagrama de dispersión C) Gráfico de barras D) Gráfico circular
A) x̄ B) i C) n D) Σ
A) Diagrama de barras B) Gráfico de dispersión C) Gráfico de líneas D) Gráfico circular
A) Suma B) Diferencia C) División D) Producto
A) El coeficiente de correlación entre dos variables. B) La tasa de error aceptable al determinar la significancia estadística. C) El rango de valores para un intervalo de confianza. D) La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera.
A) Una relación indefinida B) Ninguna correlación lineal C) Una correlación positiva perfecta D) Una correlación negativa perfecta
A) Regresión lineal B) Regresión logística C) Análisis de componentes principales D) Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes
A) Multicolinealidad B) Reducción de la dimensionalidad C) Análisis de componentes principales D) Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes
A) Secuenciación de nueva generación B) Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes (GSEA) C) Análisis de componentes principales D) Análisis discriminante lineal
A) KEGG B) dbSNP C) PubMed D) Ontología Genómica
A) TAIR B) dbSNP C) Phytozome D) KEGG
A) Consorcio de Datos de Bioinformática B) Iniciativa Global del Genoma C) Colaboración Internacional de Bases de Datos de Secuencias de Nucleótidos (INSDC) D) Programa Mundial de Intercambio de Datos
A) dbSNP B) TAIR C) Phytozome D) KEGG
A) Ontología Genética B) PubMed C) dbSNP D) KEGG
A) Bosques aleatorios B) Métodos de re-muestreo C) Método de bootstrapping D) Árboles de decisión
A) Genética cuantitativa B) Cría animal C) Medicina de sistemas D) Salud pública
A) Mapeo de intervalos compuestos B) Ninguna de las anteriores C) Mapeo de múltiples intervalos D) Mapeo de intervalos
A) Frecuencia de recombinación. B) Loci de rasgos cuantitativos. C) Desequilibrio de ligamiento. D) Selección genética.
A) Modelos de selección genómica. B) Los resultados de la cría en la agricultura. C) Sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas. D) Mapeo de rasgos cuantitativos.
A) Binomial B) Normal C) Poisson D) Binomial negativa
A) ANOVA (Análisis de Varianza) B) Modelos lineales generalizados C) Pruebas de chi-cuadrado D) Modelos de regresión lineal
A) Orange B) ASReml C) CycDesigN D) SAS
A) Python B) MATLAB C) SQL D) R
A) SAS B) Apache Spark C) Weka D) PLA 3.0
A) Orange B) R C) Weka D) SAS
A) CycDesigN B) Orange C) PLA 3.0 D) ASReml
A) Python B) R C) SAS D) SQL
A) SciPy B) NumPy C) LAPACK D) SageMath
A) IBM Cloud B) Google Cloud Platform C) Amazon Web Services D) Microsoft Azure |