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