A) Pour estimer la moyenne de la population. B) Pour calculer l'écart-type. C) Prouver une hypothèse avec une certitude de 100 %. D) Déterminer s'il y a suffisamment de preuves pour rejeter une hypothèse nulle.
A) Recueillir des données auprès des participants. B) Fournir une base de référence pour la comparaison avec le groupe de traitement. C) Analyser les résultats. D) Administrer le traitement aux participants.
A) Étude transversale B) Étude cas-témoins C) Étude d'observation D) Essai contrôlé randomisé
A) La proportion de résultats faussement négatifs. B) La proportion de résultats faussement positifs. C) La proportion de vrais résultats positifs parmi toutes les personnes atteintes de la maladie. D) La proportion de vrais résultats négatifs parmi tous les individus ne présentant pas la maladie.
A) La force de la relation entre les variables. B) L'intervalle de confiance de l'estimation. C) La probabilité d'obtenir des résultats aussi extrêmes que les résultats observés, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie. D) La taille de l'échantillon nécessaire à l'étude.
A) Échantillonnage aléatoire simple B) Échantillonnage systématique C) Échantillonnage stratifié D) L'échantillonnage en grappe
A) Pour estimer les paramètres de la population. B) Explorer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. C) Déterminer la tendance centrale. D) Pour calculer les probabilités.
A) Test du chi carré B) Test t par paires C) ANOVA D) Test t à deux échantillons
A) Bio-informatique B) Biomatémathématiques C) Biométrie D) Biomécanique
A) Pathologie B) Biostatistique C) Pharmacologie D) Épidémiologie
A) Charles Darwin B) Gregor Mendel C) William Bateson D) Francis Galton
A) Arthur Dukinfield Darbishire B) Raphael Weldon C) William Bateson D) Karl Pearson
A) Les darwinistes B) Les mendéliens C) Les biométriciens D) Les néo-darwinistes
A) Sewall G. Wright B) Betty Allan C) J. B. S. Haldane D) Ronald Fisher
A) J. B. S. Haldane B) Betty Allan C) Sewall G. Wright D) Ronald Fisher
A) Flux génétique B) Sélection naturelle C) Dérive génétique D) Mutation
A) J. B. S. Haldane B) Ronald Fisher C) Sewall G. Wright D) Thomas Hunt Morgan
A) Contrôle local B) Détermination de la taille de l'échantillon C) Répétition D) Randomisation
A) Les perspectives d'analyse des données. B) Les considérations financières. C) La conception de l'étude. D) Une revue de la littérature exhaustive.
A) Les perspectives d'analyse des données. B) La question de recherche. C) La conception expérimentale. D) Les coûts associés.
A) Répétition B) Randomisation C) Estimation des coûts D) Contrôle local
A) Élaborer la conception expérimentale. B) Estimer les coûts. C) Déterminer les méthodes de collecte de données. D) Réaliser une revue de la littérature exhaustive.
A) SageMath B) LAPACK C) NumPy D) SciPy
A) Poisson B) Binomiale négative C) Normale D) Binomiale
A) PLA 3.0 B) Apache Spark C) SAS D) Weka
A) Google Cloud Platform B) Amazon Web Services C) Microsoft Azure D) IBM Cloud
A) Division B) Produit C) Différence D) Sommation
A) Σ B) n C) x̄ D) i
A) Weka B) R C) Orange D) SAS
A) Test des hypothèses. B) Estimation des coûts. C) Formulation de la question de recherche. D) Méthodes de collecte de données.
A) Le temps n'est pas représenté dans un graphique linéaire B) L'axe horizontal C) Les deux axes représentent également le temps D) L'axe vertical
A) Python B) R C) SAS D) SQL
A) Analyse en composantes principales B) Analyse discriminante linéaire C) Analyse d'enrichissement de groupes de gènes (GSEA) D) Séquençage de nouvelle génération
A) N = fi / N B) N = fi * N C) N = f1 + f2 + f3 + ... + fn D) N = fi - N
A) Déséquilibre de liaison. B) Lieux des gènes quantitatifs. C) Sélection génomique. D) Fréquence de recombinaison.
A) Orange B) SAS C) ASReml D) CycDesigN
A) Génétique quantitative B) Élevage animal C) Santé publique D) Médecine systémique
A) Analyse d'enrichissement de gènes B) Analyse en composantes principales C) Régression logistique D) Régression linéaire
A) Modèles de régression linéaire B) ANOVA (analyse de la variance) C) Tests du chi-carré D) Modèles linéaires généralisés
A) Francis Galton B) Karl Pearson C) Ronald Fisher D) John Tukey
A) Diagramme en barres B) Graphique linéaire C) Diagramme de dispersion D) Diagramme circulaire
A) Histogramme B) Diagramme en barres C) Nuage de points D) Diagramme circulaire
A) En apportant de la valeur grâce à des perspectives nouvelles. B) En minimisant les coûts. C) En simplifiant l'analyse des données. D) En réduisant le besoin de répétition des expériences.
A) Diagramme en barres B) Histogramme C) Diagramme circulaire D) Graphique linéaire
A) Une relation indéfinie B) Une corrélation négative parfaite C) Une corrélation positive parfaite D) Aucune corrélation linéaire
A) Aucune des réponses ci-dessus B) Cartographie par intervalles multiples C) Cartographie par intervalles composites D) Cartographie par intervalles
A) Le coefficient de corrélation entre deux variables. B) L'intervalle de valeurs pour un intervalle de confiance. C) Le taux d'erreur acceptable lors de la détermination de la signification statistique. D) La probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie.
A) Orange B) PLA 3.0 C) ASReml D) CycDesigN
A) KEGG B) dbSNP C) TAIR D) Phytozome
A) Les modèles de sélection génomique. B) Les résultats de l'élevage en agriculture. C) La cartographie des caractères quantitatifs. D) Les systèmes d'aide à la décision clinique.
A) SQL B) MATLAB C) Python D) R
A) dbSNP B) PubMed C) Ontologie génique D) KEGG
A) Phytozome B) TAIR C) dbSNP D) KEGG
A) PubMed B) KEGG C) Ontologie génique D) dbSNP
A) Multicolinéarité B) Analyse d'enrichissement de gènes C) Analyse en composantes principales D) Réduction de la dimensionnalité
A) Arbres de décision B) Forêts aléatoires C) Méthodes de rééchantillonnage D) Méthode de bootstrap
A) Collaboration internationale des bases de données de séquences nucléotidiques (INSDC) B) Initiative mondiale du génome C) Consortium de données en bio-informatique D) Programme mondial d'échange de données |