آموزش آمار برای علم داده: یادگیری از طریق آزمون 700+ MCQs [2023]

آمار برای علم داده: از طریق بیش از 700 آزمون MCQs بیاموزید - در جولای 2023 به روز شد

مهارت حیاتی آمار برای علم داده را از طریق دوره جامع آزمون محور ما به دست آورید. با بیش از 700 پرسش آماری برای علوم داده چندگزینه ای، دانش خود را بیاموزید، و دانش خود را آزمایش کنید.

در دنیای پر سرعت علم داده، تسلط بر آمار بسیار مهم است. دوره ما، Statistics for Data Science: Learn via 700+ MCQs Quiz، با دقت طراحی شده است تا شما را با دانش آماری ضروری مورد نیاز برای پیشرفت در چشم انداز علم داده تجهیز کند.

این دوره کلاس معمولی شما به سبک سخنرانی نیست. در عوض، ما یک قالب منحصربفرد و تعاملی ایجاد کرده‌ایم که بر یادگیری از طریق سؤالات چند گزینه‌ای متمرکز است. ما معتقدیم بهترین راه برای درک و درونی کردن "آمار برای علم داده" آزمایش و به کارگیری مداوم دانش شماست. و چه راهی بهتر از مخزن وسیعی از بیش از 700 MCQ برای انجام این کار؟

آنچه خواهید آموخت:

1. بخش 1: آمار توصیفی

   • مقدمه ای بر آمار

   • انواع داده: کمی در مقابل کیفی

   • معیارهای گرایش مرکزی (میانگین، میانه، حالت)

   • اندازه‌های پراکندگی (محدوده، واریانس، انحراف استاندارد)

   • اندازه‌گیری‌های شکل (چولگی و کورتوز)

   • درک توزیع ها (یکنواخت، معمولی، اریب)

   • تجسم داده ها: نمودارهای جعبه، هیستوگرام ها و نمودارهای نواری

2. بخش 2: نظریه احتمال

   • مبانی احتمال (آزمایش‌ها، نتایج، رویدادها)

   • قوانین احتمال (قوانین جمع و ضرب)

   • احتمال و استقلال مشروط

   • قضیه بیز

   • متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال (گسسته و پیوسته)

   • توزیع‌های ویژه (یکنواخت، دوجمله‌ای، عادی، پواسون)

   • قضیه حد مرکزی و قانون اعداد بزرگ

3. بخش 3: آمار استنباطی

   • نمونه‌گیری و توزیع‌های نمونه

   • تخمین نقطه و فاصله

   • فاصله های اطمینان برای میانگین و نسبت ها

   • مبانی تست فرضیه (فرضیه های صفر و جایگزین)

   • تست Z و آزمون T برای میانگین

   • تست‌های مربع کای برای استقلال

   • درک خطاها در آزمون فرضیه (خطاهای نوع اول و دوم، قدرت آزمون)

4. بخش 4: همبستگی و رگرسیون

   • نقشه های پراکندگی و همبستگی

   • ضریب همبستگی پیرسون

   • رگرسیون خطی ساده (فرض، تخمین، استنتاج)

   • تحلیل و تشخیص باقیمانده در رگرسیون خطی ساده

   • رگرسیون خطی چندگانه

   • استنتاج در رگرسیون خطی چندگانه

   • چند خطی و انتخاب مدل در رگرسیون چندگانه

5. بخش 5: تجزیه و تحلیل چند متغیره

   • افزونه های تحلیل رگرسیون (رگرسیون چند جمله ای، اثرات متقابل)

   • مقدمه ای بر تحلیل واریانس (ANOVA)

   • ANOVA یک طرفه و دو طرفه

   • تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)

   • تحلیل عاملی

   • تحلیل خوشه ای

6. بخش 6: آزمون های ناپارامتریک

   • مقدمه ای بر آمار ناپارامتریک

   • تست علامت و تست رتبه امضا شده ویلکاکسون

   • آزمون U Mann-Whitney

   • آزمون کروسکال-والیس

   • همبستگی رتبه اسپیرمن

   • آزمون Chi-square برای خوب بودن تناسب

در اینجا چند نمونه MCQ برای بخش های ذکر شده وجود دارد.

بخش 1: آمار توصیفی

1. مقدمه ای بر آمار

Q1: در زمینه آمار برای علم داده، کدام یک از موارد زیر هدف آمار را به بهترین نحو توصیف می کند؟

• A. فقط برای جمع آوری داده ها

• B. فقط برای ارائه داده ها به صورت بصری

• C. برای پیش بینی روندهای آینده

• D. برای اینکه رایانه سریعتر کار کند

گزینه صحیح: C.

توضیح: در "آمار برای علم داده"، هدف اصلی آمار صرفاً جمع آوری یا ارائه داده ها نیست، بلکه تجزیه و تحلیل آنها به منظور تصمیم گیری آگاهانه، پیش بینی در مورد روندهای آینده و تفسیر مجموعه داده های پیچیده است. p>

2. انواع داده ها: کمی در مقابل کیفی

Q2: کدام نوع داده برای تجسم نمودار دایره ای در آمار برای علم داده مناسب است؟

• A. داده های کمی مستمر

• B. داده های کمی گسسته

• C. داده های کیفی اسمی

• D. داده های کمی ترتیبی

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، داده‌های کیفی اسمی، که به داده‌های غیر عددی قابل طبقه‌بندی اشاره دارد، اغلب با استفاده از نمودار دایره‌ای به بهترین شکل تجسم می‌شوند. نمودار دایره ای به وضوح نسبت هر دسته را در کل نشان می دهد.

3. معیارهای گرایش مرکزی (میانگین، میانه، حالت)

Q3: کدام معیار از گرایش مرکزی تحت تأثیر عوامل پرت در آمار برای علم داده قرار نمی گیرد؟

• A. میانگین

• B. حالت

• C. میانه

• D. همه تحت تأثیر عوامل پرت هستند

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، میانه، که مقدار وسط یک مجموعه داده هنگام سفارش است، بر خلاف میانگین، تحت تأثیر مقادیر شدید (پرت) قرار نمی گیرد. حالت، که متداول‌ترین مقدار را در یک مجموعه داده نشان می‌دهد، می‌تواند به طور بالقوه تحت تأثیر اقلام پرت قرار گیرد، اگر مکرراً رخ دهند.

4. اندازه‌گیری‌های پراکندگی (محدوده، واریانس، انحراف استاندارد)

Q4: کدام یک از معیارهای پراکندگی بیشترین تأثیر را در آمارهای علوم داده دارد؟

• A. محدوده

• B. واریانس

• C. انحراف معیار

• D. ضریب تغییرات

گزینه صحیح: A.

توضیح: در "آمار برای علم داده"، محدوده ای که به عنوان تفاوت بین بزرگترین و کوچکترین نقطه داده در مجموعه داده محاسبه می شود، بیشتر تحت تأثیر موارد پرت قرار می گیرد زیرا فقط این دو نقطه را در نظر می گیرد و کل را در نظر نمی گیرد. توزیع داده.

5. اندازه‌گیری‌های شکل (انحراف و کورتوز)

Q5: در آمار برای علم داده، یک توزیع "به طور مثبت" در نظر گرفته می شود اگر...؟

• A. دم در سمت چپ بلندتر است

• B. دم در سمت راست بلندتر است

• C. این یک توزیع نرمال است

• D. توزیع دم ندارد

گزینه صحیح: B.

توضیح: در "آمار برای علم داده"، در صورتی که دم سمت راست (انتهای بزرگتر توزیع) بلندتر باشد، به توزیعی انحراف مثبت گفته می شود. این بدان معنی است که چند نقطه داده به طور قابل توجهی بزرگتر از بقیه هستند.

6. درک توزیع ها (یکنواخت، عادی، اریب)

Q6: کدام یک از توزیع های زیر دارای منحنی زنگی در آمار برای علم داده است؟

• A. توزیع یکنواخت

• B. توزیع کج

• C. توزیع عادی

• D. هیچ یک از موارد بالا

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، یک توزیع نرمال که به عنوان توزیع گاوسی نیز شناخته می شود، دارای منحنی زنگی شکل است. حول میانگین متقارن است و نشان می دهد که داده های نزدیک به میانگین بیشتر از داده های دور از میانگین رخ می دهند.

7. تجسم داده ها: نمودارهای جعبه، هیستوگرام ها و نمودارهای نواری

Q7: در آمار برای علم داده، کدام یک از تجسم های زیر را می توان برای شناسایی نقاط پرت استفاده کرد؟

• A. طرح نوار

• B. نمودار دایره ای

• C. نمودار خطی

• D. نمودار جعبه

گزینه صحیح: D.

توضیح: در "آمار برای علم داده"، نمودارهای جعبه ابزار عالی برای شناسایی نقاط پرت هستند. آنها محدوده بین ربعی را نشان می دهند (جایی که بیشتر داده ها در آن قرار دارند) و هر نقطه داده خارج از این محدوده (که با "سبیل ها" نشان داده می شود) یک نقطه پرت در نظر گرفته می شود.

بخش 2: نظریه احتمال

1. مبانی احتمال (آزمایش ها، نتایج، رویدادها)

Q1: در آمار برای علم داده، یک "رویداد" در زمینه احتمال به چه چیزی اشاره دارد؟

• A. یک آزمایش

• B. یک نتیجه

• C. مجموعه ای از نتایج

• D. هیچ یک از موارد بالا

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، یک "رویداد" در زمینه احتمال به مجموعه ای از نتایج از فضای نمونه اشاره دارد. یک رویداد ممکن است شامل یک نتیجه، چند نتیجه یا حتی بدون نتیجه باشد.

2. قواعد احتمال (قوانین جمع و ضرب)

Q2: در آمار برای علم داده، چه زمانی از قانون جمع احتمال استفاده می شود؟

• A. برای محاسبه احتمال تقاطع دو رویداد

• B. برای محاسبه احتمال اتحاد دو رویداد

• C. برای محاسبه احتمال شرطی یک رویداد

• D. برای محاسبه احتمال معکوس یک رویداد

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، قانون جمع احتمال برای محاسبه احتمال اتحاد دو رویداد (یعنی احتمال وقوع هر یک از دو رویداد) استفاده می شود.

3. احتمال شرطی و استقلال

Q3: در آمار برای علم داده، اگر دو رویداد مستقل باشند، احتمال وقوع هر دو با ... داده می شود؟

• A. مجموع احتمالات فردی آنها

• B. تفاوت احتمالات فردی آنها

• C. حاصل ضرب احتمالات فردی آنها

• D. هیچ یک از موارد بالا

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، اگر دو رویداد مستقل باشند، احتمال وقوع هر دو رویداد حاصل ضرب احتمالات هر رویداد است.

4. قضیه بیز

Q4: در آمار برای علم داده، قضیه بیز اغلب برای ... استفاده می شود؟

• A. میانگین یک مجموعه داده را محاسبه کنید

• B. پیش بینی رویدادهای آینده

• C. با توجه به داده های جدید، احتمالات قبلی را به روز کنید

• D. ایجاد علیت بین متغیرها

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، قضیه بیز اغلب برای به روز رسانی احتمالات قبلی داده های جدید استفاده می شود. این قضیه اساس استنتاج بیزی را تشکیل می دهد، جایی که احتمال یک فرضیه با در دسترس قرار گرفتن شواهد یا اطلاعات بیشتر به روز می شود.

5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال (گسسته و پیوسته)

Q5: در آمار برای علم داده، کدام یک از موارد زیر را می توان با یک متغیر تصادفی پیوسته نشان داد؟

• A. تعداد دانش آموزان یک کلاس

• B. رول یک قالب

• C. قد یک نفر

• D. تعداد دم در 3 ورق سکه

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، قد یک فرد را می توان با یک متغیر تصادفی پیوسته نشان داد، زیرا می تواند هر مقداری را در محدوده مشخصی به خود بگیرد و فقط به مقادیر مجزای مجزا محدود نمی شود.

6. توزیع‌های ویژه (یکنواخت، دوجمله‌ای، عادی، پواسون)

Q6: در آمار برای علم داده، کدام توزیع برای مدل کردن تعداد ایمیل‌هایی که در یک ساعت معین به صندوق ورودی شما می‌رسند مناسب‌تر است؟

• A. توزیع یکنواخت

• B. توزیع دو جمله ای

• C. توزیع عادی

• D. توزیع پواسون

گزینه صحیح: D.

توضیح: در آمار برای علم داده، توزیع پواسون برای مدل‌سازی تعداد ایمیل‌هایی که در یک ساعت معین به صندوق ورودی شما می‌رسند مناسب‌تر است. توزیع پواسون تعداد رویدادها (در این مورد، ایمیل‌ها) را که در یک بازه زمانی ثابت رخ می‌دهند، مدل می‌کند.

7. قضیه حد مرکزی و قانون اعداد بزرگ

Q7: در آمار برای علم داده، قضیه حد مرکزی مهم است زیرا ...؟

• A. اطمینان حاصل می کند که داده ها به طور معمول توزیع شده است

• B. به ما امکان می دهد از تقریب های توزیع عادی برای مجموعه داده های بزرگ

  استفاده کنیم

• C. بیان می کند که مجموع تعدادی از متغیرهای تصادفی مانند یک توزیع نرمال عمل می کند

• D. همه موارد فوق

گزینه صحیح: D.

توضیح: در آمار برای علم داده، قضیه حد مرکزی به دلیل همه دلایل ذکر شده در بالا مهم است. بیان می کند که مجموع یا میانگین تعداد زیادی از متغیرهای تصادفی مستقل و با توزیع یکسان، بدون توجه به توزیع اصلی، به توزیع نرمال نزدیک می شود. این به ما امکان می‌دهد با استفاده از تقریب توزیع نرمال، پیش‌بینی‌هایی درباره مجموعه داده‌های بزرگ انجام دهیم.

بخش 3: آمار استنباطی

1. نمونه برداری و توزیع نمونه

Q1: در آمار برای علم داده، کدام روش نمونه گیری تضمین می کند که هر یک از اعضای جامعه شانس برابری برای انتخاب شدن دارند؟

• A. نمونه گیری طبقه ای

• B. نمونه گیری خوشه ای

• C. نمونه گیری تصادفی ساده

• D. نمونه گیری آسان

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، نمونه‌گیری تصادفی ساده تضمین می‌کند که هر یک از اعضای جامعه شانس برابری برای انتخاب شدن دارند. این نوع نمونه گیری شبیه به قرعه کشی تصادفی است که در آن هر بلیط (یعنی هر یک از اعضای جمعیت) شانس مساوی برای قرعه کشی دارد.

2. تخمین نقطه و فاصله

Q2: در آمار برای علم داده، فاصله اطمینان چه چیزی را تخمین می زند؟

• A. مقدار دقیق پارامتر جمعیت

• B. محدوده احتمالی مقادیر پارامتر جمعیت

• C. واریانس جمعیت

• D. حجم نمونه مورد نیاز برای مطالعه

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، یک فاصله اطمینان محدوده تخمینی از مقادیر را ارائه می دهد که احتمالاً شامل یک پارامتر جمعیت ناشناخته است. عرض فاصله اطمینان به ما این ایده را می دهد که چقدر در مورد پارامتر ناشناخته نامطمئن هستیم.

3. فواصل اطمینان برای میانگین و تناسب

Q3: در آمار برای علم داده، اگر بخواهیم سطح اطمینان تخمین فاصله ای را افزایش دهیم، عرض فاصله اطمینان چه اتفاقی می افتد؟

• A. باریکتر می شود

• B. ثابت می ماند

• C. گسترده تر می شود

• D. صفر می شود

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، وقتی سطح اطمینان را افزایش می‌دهیم، عرض فاصله اطمینان بیشتر می‌شود. این به این دلیل اتفاق می‌افتد که برای اطمینان بیشتر از اینکه پارامتر جمعیت واقعی را دریافت کرده‌ایم، باید دامنه وسیع‌تری از مقادیر را در نظر بگیریم.

4. مبانی آزمون فرضیه (فرضیه های صفر و جایگزین)

Q4: در زمینه آمار برای علم داده، کدام یک از موارد زیر یک فرضیه صفر را به بهترین نحو توصیف می کند؟

• A. این فرضیه ای است که می خواهیم ثابت کنیم.

• B. همیشه نتیجه منفی است.

• C. این فرضیه ای است که هیچ اثر یا رابطه ای وجود ندارد.

• D. این جایگزینی برای فرضیه اولیه است.

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، فرضیه صفر این فرضیه است که هیچ اثر یا رابطه ای بین متغیرها وجود ندارد. در یک آزمون آماری، تا زمانی که شواهد خلاف آن را نشان دهد، این فرضیه درست فرض می شود.

5. آزمون‌های Z و آزمون‌های T برای میانگین

Q5: در آمار برای علم داده، چه زمانی باید از آزمون t به جای آزمون z استفاده کنید؟

• A. زمانی که واریانس جمعیت مشخص باشد.

• B. وقتی واریانس جمعیت ناشناخته است.

• C. وقتی حجم نمونه بیش از 30 باشد.

• D. همیشه از آزمون z استفاده کنید.

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، زمانی که واریانس جامعه ناشناخته است و حجم نمونه کوچک است (معمولاً زیر 30) از آزمون t استفاده می شود. توزیع t گسترده‌تر است و دم‌های چاق‌تری نسبت به توزیع z دارد، که باعث می‌شود با عدم قطعیت در مورد واریانس سازگارتر باشد.

6. تست های مربع کای برای استقلال

Q6: در آمار برای علم داده، از آزمون Chi-square برای استقلال برای تعیین اینکه آیا ... استفاده می شود؟

• A. دو متغیر طبقه بندی در برخی از جمعیت ها به هم مرتبط هستند.

• B. دو متغیر عددی در برخی از جمعیت ها به هم مرتبط هستند.

• C. یک متغیر طبقه‌بندی منفرد در برخی از جمعیت‌ها به خودش مرتبط است.

• D. یک متغیر عددی منفرد در برخی از جمعیت ها با خودش مرتبط است.

گزینه صحیح: A.

توضیح: در آمار برای علم داده، از آزمون Chi-square برای استقلال برای تعیین اینکه آیا دو متغیر طبقه بندی در برخی از جمعیت ها به هم مرتبط هستند یا خیر استفاده می شود. این یک آزمون ناپارامتریک است که برای تعیین اینکه آیا ارتباط معناداری بین دو متغیر اسمی (طبقه ای) وجود دارد یا خیر استفاده می شود.

7. درک خطاها در آزمون فرضیه (خطاهای نوع I و نوع II، قدرت آزمون)

Q7: در زمینه آمار برای علم داده، اگر یک فرضیه صفر واقعی را رد کنید، کدام نوع خطا رخ می دهد؟

• A. خطای نوع I

• B. خطای نوع II

• C. هر دو نوع خطای نوع I و نوع II

• D. نه نوع اول و نه خطای نوع دوم

گزینه صحیح: A.

توضیح: در آمار برای علم داده، اگر فرضیه صفر واقعی را رد کنید، یک خطای نوع I رخ می دهد. این معادل یک نتیجه مثبت کاذب است - ما یک اثر یا تفاوت را زمانی شناسایی کرده‌ایم که واقعاً وجود ندارد (یعنی فرضیه صفر درست بود).

بخش 4: همبستگی و رگرسیون

1. نمودارهای پراکندگی و همبستگی

Q1: در آمار برای علم داده، نمودار پراکندگی عمدتاً برای چه چیزی استفاده می شود؟

• A. برای مقایسه میانگین دو مجموعه داده

• B. برای تجسم رابطه بین دو متغیر عددی

• C. برای تجسم توزیع یک متغیر عددی منفرد

• D. برای مقایسه میانه های دو مجموعه داده

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، نمودار پراکندگی در درجه اول برای تجسم رابطه بین دو متغیر عددی استفاده می شود. با ترسیم هر نقطه داده، می‌توانیم یک حس بصری از تغییر یک متغیر نسبت به تغییرات متغیر دیگر دریافت کنیم.

2. ضریب همبستگی پیرسون

Q2: در آمار برای علم داده، از ضریب همبستگی پیرسون برای اندازه گیری چه نوع رابطه ای بین دو متغیر استفاده می شود؟

• A. رابطه غیر خطی

• B. رابطه خطی

• C. رابطه درجه دوم

• D. رابطه نمایی

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، از ضریب همبستگی پیرسون برای اندازه گیری قدرت و جهت یک رابطه خطی بین دو متغیر استفاده می شود. از -1 تا 1 متغیر است، که در آن -1 نشان دهنده یک رابطه خطی منفی کامل، 1 نشان دهنده یک رابطه خطی مثبت کامل، و 0 نشان دهنده عدم وجود رابطه خطی است.

3. رگرسیون خطی ساده (فرض، تخمین، استنتاج)

Q3: در آمار برای علم داده، کدام یک از موارد زیر فرض رگرسیون خطی ساده نیست؟

• A. خطی بودن

• B. همسانی

• C. استقلال مشاهدات

• D. همه متغیرها از توزیع نرمال پیروی می کنند

گزینه صحیح: D.

توضیح: در آمار برای علم داده، رگرسیون خطی ساده چندین مفروض از جمله خطی بودن (رابطه بین متغیر مستقل و وابسته خطی است)، homoscedasticity (واریانس ثابت خطاها) و استقلال مشاهدات را ایجاد می کند. با این حال، فرض نمی‌شود که همه متغیرها باید از توزیع نرمال پیروی کنند.

4. تجزیه و تحلیل باقیمانده و تشخیص در رگرسیون خطی ساده

Q4: در آمار برای علم داده، "باقیمانده" در زمینه یک رگرسیون خطی ساده چیست؟

• A. ضریب متغیر مستقل

• B. مقدار پیش بینی شده متغیر وابسته

• C. تفاوت بین مقادیر مشاهده شده و پیش بینی شده متغیر وابسته

• D. همبستگی بین متغیرهای مستقل و وابسته

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، "باقیمانده" در زمینه یک رگرسیون خطی ساده، تفاوت بین مقادیر مشاهده شده و پیش بینی شده متغیر وابسته است. نشان دهنده خطا یا بخشی از متغیر وابسته است که توسط مدل توضیح داده نشده است.

5. رگرسیون خطی چندگانه

Q5: در آمار برای علم داده، تفاوت اصلی بین رگرسیون خطی ساده و رگرسیون خطی چندگانه چیست؟

• A. رگرسیون خطی ساده از یک متغیر مستقل استفاده می کند، در حالی که رگرسیون خطی چندگانه از دو یا چند متغیر مستقل استفاده می کند.

• B. رگرسیون خطی ساده می تواند متغیرهای طبقه بندی را مدیریت کند، در حالی که رگرسیون خطی چندگانه نمی تواند.

• C. رگرسیون خطی ساده از یک متغیر وابسته استفاده می کند، در حالی که رگرسیون خطی چندگانه از دو یا چند متغیر وابسته استفاده می کند.

• D. رگرسیون خطی ساده نمی تواند تعاملات بین متغیرها را مدیریت کند، در حالی که رگرسیون خطی چندگانه می تواند.

گزینه صحیح: A.

توضیح: در آمار برای علم داده، تفاوت اصلی بین رگرسیون خطی ساده و رگرسیون خطی چندگانه تعداد متغیرهای مستقل است. رگرسیون خطی ساده از یک متغیر مستقل برای پیش‌بینی یک متغیر وابسته استفاده می‌کند، در حالی که رگرسیون خطی چندگانه از دو یا چند متغیر مستقل برای پیش‌بینی یک متغیر وابسته استفاده می‌کند.

6. استنتاج در رگرسیون خطی چندگانه

Q6: در آمار برای علم داده، کدام آزمون آماری بیشتر برای ارزیابی برازش کلی یک مدل رگرسیون خطی چندگانه استفاده می شود؟

• A. آزمون تی

• B. آزمون Z

• C. تست مجذور کای

• D. F-test

گزینه صحیح: D.

توضیح: در آمار برای علم داده، آزمون F معمولاً برای ارزیابی برازش کلی یک مدل رگرسیون خطی چندگانه استفاده می شود. آزمون F می تواند تعیین کند که آیا واریانس در باقیمانده ها به دلیل متغیرهایی است که ما در مدل خود وارد کرده ایم یا به دلیل تنوع غیرقابل توضیح.

7. چند خطی و انتخاب مدل در رگرسیون چندگانه

Q7: در آمار برای علم داده، زمانی که دو یا چند متغیر مستقل به شدت همبستگی دارند، کدام موضوع می تواند در رگرسیون خطی چندگانه ایجاد شود؟

• A. عدم تناسب

• B. بیش از حد

• C. چند خطی

• D. ناهمسانی

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، چند خطی می تواند در رگرسیون خطی چندگانه زمانی رخ دهد که دو یا چند متغیر مستقل به شدت همبستگی داشته باشند. این می تواند مشکلاتی ایجاد کند زیرا اهمیت آماری یک متغیر مستقل را تضعیف می کند و تخمین ها و پیش بینی های مدل را کمتر قابل اعتماد می کند.

بخش 5: تجزیه و تحلیل چند متغیره

1. توسعه تحلیل رگرسیون (رگرسیون چند جمله ای، اثرات متقابل)

Q1: در آمار برای علم داده، تفاوت اصلی بین رگرسیون خطی ساده و رگرسیون چند جمله ای چیست؟

• A. رگرسیون خطی ساده می تواند چندین متغیر مستقل را مدیریت کند، در حالی که رگرسیون چند جمله ای نمی تواند.

• B. رگرسیون خطی ساده از معادلات خطی استفاده می کند، در حالی که رگرسیون چند جمله ای از معادلات چند جمله ای استفاده می کند.

• C. رگرسیون خطی ساده می تواند اثرات متقابل را مدیریت کند، در حالی که رگرسیون چند جمله ای نمی تواند.

• D. رگرسیون خطی ساده یک نوع تحلیل چند متغیره است، در حالی که رگرسیون چند جمله ای اینطور نیست.

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، تفاوت اصلی بین رگرسیون خطی ساده و رگرسیون چند جمله ای در نوع معادله ای است که استفاده می کنند. رگرسیون خطی ساده از معادلات خطی برای مدل‌سازی روابط استفاده می‌کند، در حالی که رگرسیون چند جمله‌ای از معادلات چند جمله‌ای استفاده می‌کند که امکان روابط پیچیده‌تر بین متغیرهای مستقل و وابسته را فراهم می‌کند.

2. مقدمه ای بر تحلیل واریانس (ANOVA)

Q2: در آمار برای علم داده، آزمون ANOVA اساساً چه چیزی را تعیین می کند؟

• A. اگر میانگین دو جمعیت برابر باشد

• B. اگر واریانس دو جمعیت برابر باشد

• C. اگر میانگین سه یا چند گروه مستقل برابر باشد

• D. اگر واریانس سه یا چند گروه مستقل برابر باشد

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA) در درجه اول تعیین می کند که آیا تفاوت های آماری معنی داری بین میانگین های سه یا چند گروه مستقل وجود دارد یا خیر. با بررسی واریانس در هر گروه و واریانس بین گروه ها به این امر دست می یابد.

3. ANOVA یک طرفه و دو طرفه

Q3: در آمار برای علم داده، تفاوت بین ANOVA یک طرفه و دو طرفه چیست؟

• A. ANOVA یک طرفه تفاوت ها را در یک متغیر مستقل آزمایش می کند، در حالی که ANOVA دو طرفه تفاوت ها را در دو متغیر مستقل آزمایش می کند.

• B. ANOVA یک طرفه با داده های پیوسته استفاده می شود، در حالی که ANOVA دو طرفه با داده های طبقه بندی شده استفاده می شود.

• C. ANOVA یک طرفه یک تست غیر پارامتریک است، در حالی که ANOVA دو طرفه یک تست پارامتریک است.

• D. ANOVA یک طرفه را می توان با نمونه های جفت استفاده کرد، در حالی که ANOVA دو طرفه نمی تواند.

گزینه صحیح: A.

توضیح: در آمار برای علم داده، ANOVA یک طرفه برای آزمایش تفاوت بین حداقل سه گروه، بر اساس یک متغیر مستقل (عامل) استفاده می شود. ANOVA دو طرفه توسعه ای از ANOVA یک طرفه است که امکان بررسی اثرات دو متغیر مستقل (عامل) بر روی یک متغیر وابسته را فراهم می کند.

4. تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)

Q4: در آمار برای علم داده، استفاده اولیه از تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) چیست؟

• A. برای طبقه بندی داده های طبقه بندی شده به گروه های مختلف

• B. برای کاهش ابعاد مجموعه داده با حفظ تا حد امکان اطلاعات

• C. برای یافتن خط رگرسیون خطی که بهترین تناسب را با داده ها دارد

• D. برای مقایسه میانگین سه یا چند گروه

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) در درجه اول برای کاهش ابعاد مجموعه داده و در عین حال حفظ تا حد امکان اطلاعات استفاده می شود. این تکنیک مجموعه بزرگی از متغیرها را به یک متغیر کوچکتر تبدیل می کند که همچنان حاوی بیشتر اطلاعات مجموعه بزرگ است.

5. تحلیل عاملی

Q5: در آمار برای علم داده، هدف اصلی تحلیل عاملی چیست؟

• A. برای طبقه بندی داده ها به خوشه ها بر اساس شباهت آنها

• B. برای شناسایی متغیرهای اساسی (عوامل) که الگوی همبستگی ها را در مجموعه ای از متغیرهای مشاهده شده توضیح می دهند

• C. برای آزمایش اینکه آیا میانگین دو جمعیت برابر است

• D. برای کاهش ابعاد یک مجموعه داده

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، هدف اصلی تحلیل عاملی شناسایی متغیرهای اساسی (عوامل) است که الگوی همبستگی ها را در مجموعه ای از متغیرهای مشاهده شده توضیح می دهد. این تکنیکی است که برای کاهش تعداد زیادی از متغیرها به تعداد کمتری از عوامل استفاده می‌شود.

6. تجزیه و تحلیل خوشه ای

Q6: در آمار برای علم داده، هدف اصلی تجزیه و تحلیل خوشه ای چیست؟

• A. برای شناسایی عوامل اساسی در یک مجموعه داده

• B. برای طبقه بندی مشاهدات به گروه ها (خوشه ها) بر اساس شباهت آنها در چندین بعد

• C. برای آزمایش اینکه آیا میانگین سه یا چند گروه برابر است

• D. برای پیش بینی یک متغیر وابسته بر اساس یک یا چند متغیر مستقل

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، هدف اصلی تجزیه و تحلیل خوشه ای طبقه بندی مشاهدات به گروه ها (خوشه ها) بر اساس شباهت آنها در چندین بعد است. این خوشه ها باید شباهت مشاهدات در هر گروه را به حداکثر برسانند و عدم تشابه بین گروه ها را به حداکثر برسانند.

بخش 6: آزمون های ناپارامتریک

1. مقدمه ای بر آمار ناپارامتریک

Q1: در آمار برای علم داده، چه زمانی معمولاً از آزمون‌های آماری ناپارامتریک استفاده می‌کنید؟

• A. وقتی داده ها از توزیع معمولی پیروی می کنند

• B. زمانی که داده ها با مفروضات آزمون های پارامتریک مطابقت ندارند

• C. وقتی داده ها پیوسته و خطی هستند

• D. وقتی داده ها حجم نمونه بزرگی دارند

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، آزمون‌های آماری ناپارامتریک معمولاً زمانی استفاده می‌شوند که داده‌ها با مفروضات آزمون‌های پارامتریک، مانند نرمال بودن یا همسانی، مطابقت نداشته باشند. آزمون‌های ناپارامتریک انعطاف‌پذیرتر هستند و می‌توانند با داده‌های ترتیبی، اسمی و رتبه‌بندی شده و زمانی که حجم نمونه کوچک است، استفاده شوند.

2. Sign Test و Wilcoxon Signed Rank Test

Q2: در آمار برای علم داده، آزمون علامت و آزمون رتبه امضا شده Wilcoxon عمدتاً برای چه مواردی استفاده می شود؟

• A. برای مقایسه میانه های دو نمونه مستقل

• B. برای مقایسه میانگین دو نمونه مستقل

• C. برای مقایسه میانه یک نمونه واحد با یک مقدار فرضی

• D. برای آزمایش رابطه خطی بین دو متغیر

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، آزمون علامت و آزمون رتبه امضا شده Wilcoxon آزمون‌های ناپارامتریک هستند که عمدتاً برای مقایسه میانه یک نمونه واحد با مقدار فرضی استفاده می‌شوند. همچنین می‌توان از آنها برای نمونه‌های جفت استفاده کرد تا آزمایش کنند که آیا توزیع دو نمونه یکسان است.

3. آزمون U Mann-Whitney

Q3: در آمار برای علم داده، چه زمانی از آزمون U Mann-Whitney استفاده می شود؟

• A. هنگام مقایسه میانگین دو نمونه مستقل

• B. هنگام مقایسه میانه های دو نمونه مستقل

• C. هنگام مقایسه واریانس دو نمونه مستقل

• D. هنگام آزمایش رابطه خطی بین دو متغیر

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، آزمون U Mann-Whitney یک آزمون ناپارامتریک است که معمولاً هنگام مقایسه میانه های دو نمونه مستقل استفاده می شود. زمانی استفاده می شود که مفروضات آزمون t (یعنی توزیع نرمال، واریانس های مساوی) برآورده نشود.

4. آزمون کروسکال-والیس

Q4: در آمار برای علم داده، آزمون کروسکال-والیس اساساً چه چیزی را تعیین می کند؟

• A. اگر میانگین سه یا چند گروه مستقل برابر باشد

• B. اگر میانه های سه یا چند گروه مستقل برابر باشد

• C. اگر واریانس سه یا چند گروه مستقل برابر باشد

• D. اگر یک رابطه خطی بین سه یا چند گروه مستقل وجود داشته باشد

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، آزمون کروسکال-والیس در درجه اول تعیین می کند که آیا تفاوت های آماری معنی داری بین میانه های سه یا چند گروه مستقل وجود دارد یا خیر. این یک جایگزین ناپارامتریک برای ANOVA یک طرفه است و زمانی که مفروضات ANOVA برآورده نمی شود، می توان از آن استفاده کرد.

5. همبستگی رتبه اسپیرمن

Q5: در آمار برای علم داده، چه زمانی معمولاً از همبستگی رتبه اسپیرمن استفاده می شود؟

• A. برای اندازه گیری قدرت و جهت یک رابطه خطی بین دو متغیر

• B. برای اندازه گیری قدرت و جهت هر رابطه یکنواخت بین دو متغیر

• C. برای اندازه گیری شباهت رتبه های دو متغیر

• D. برای اندازه گیری عدم تشابه رتبه های دو متغیر

گزینه صحیح: B.

توضیح: در آمار برای علم داده، همبستگی رتبه اسپیرمن یک آزمون ناپارامتریک است که معمولاً برای اندازه‌گیری قدرت و جهت هر رابطه یکنواخت (اعم از افزایش یا کاهش، اما نه لزوماً خطی) بین دو متغیر استفاده می‌شود. این بر اساس رتبه داده ها به جای مقادیر خام آنها است.

6. تست Chi-square برای خوب بودن تناسب

Q6: در آمار برای علم داده، آزمون Chi-square برای خوب بودن تناسب در درجه اول چه چیزی را تعیین می کند؟

• A. اگر واریانس دو گروه مستقل برابر باشد

• B. اگر بین دو متغیر طبقه بندی رابطه وجود داشته باشد

• C. اگر توزیع فرکانس مشاهده شده با توزیع نظری مطابقت داشته باشد

• D. اگر میانه های دو گروه مستقل برابر باشد

گزینه صحیح: C.

توضیح: در آمار برای علم داده، آزمون Chi-square برای خوب بودن تناسب یک آزمون ناپارامتریک است که در درجه اول تعیین می کند که آیا یک توزیع فرکانس مشاهده شده با توزیع نظری مطابقت دارد یا خیر. زمانی که با داده‌های طبقه‌بندی سروکار داریم برای ارزیابی احتمال اینکه هر تفاوت مشاهده شده بین داده‌ها و فرضیه صفر به دلیل شانس باشد، استفاده می‌شود.

هر بخش شامل مجموعه‌ای از MCQهایی است که با دقت طراحی شده‌اند که نه تنها دانش شما را آزمایش می‌کنند، بلکه توضیحات مفصلی نیز ارائه می‌دهند تا به شما در درک دلیل پشت پاسخ کمک کنند. این قالب تعاملی و جذاب برای کمک به شما در تسلط واقعی بر آمار برای علم داده طراحی شده است.

چه یک مبتدی باشید که تازه شروع به کار کرده‌اید یا یک حرفه‌ای باتجربه باشید که به دنبال تقویت مهارت‌های آماری خود هستید، این دوره راهنمای جامع و گام به گامی برای تجزیه و تحلیل آماری در زمینه علم داده ارائه می‌دهد.

قالب دوره

دوره آموزشی "آمار برای علم داده: یادگیری از طریق 700+ MCQs Quiz [2023]" ما از قالبی منحصر به فرد و یادگیرنده مبتنی بر سؤالات چند گزینه ای (MCQs) استفاده می کند. این برای تقویت اصول آمار برای علم داده به روشی جذاب و تعاملی طراحی شده است. MCQ ها نه تنها برای آزمایش دانش شما، بلکه برای ارائه توضیحات عمیقی که هر شکاف در درک را پر می کند، تنظیم شده اند.

چه کسی باید این دوره را بگذراند؟

این دوره برای هر کسی که می‌خواهد عمیقاً در دنیای آمار برای علم داده غوطه ور شود، طراحی شده است. چه مبتدی باشید که وارد حوزه علم داده می شوید، چه یک تحلیلگر داده با هدف ارتقاء مهارت های خود، یا یک دانشمند داده باتجربه که می خواهد مفاهیم اصلی آماری را دوباره مرور کند، این دوره برای فراگیران در همه سطوح ارزش ارائه می دهد. حتی افراد غیر فنی که مایل به درک اصول آماری اساسی هستند که علم داده و هوش تجاری را هدایت می کنند، این دوره را مفید خواهند یافت.

چرا باید این دوره را انتخاب کنید؟

انتخاب دوره ما تمرکز بر کارایی یادگیری و درک را تضمین می کند. ما بر این باوریم که یادگیری آمار برای علم داده نه تنها باید شامل مصرف غیرفعال، بلکه مشارکت فعال باشد. از طریق قالب ساختار یافته MCQ ما، نه تنها مفاهیم را به خاطر می سپارید، بلکه به طور فعال آنها را تقویت و به کار می برید.

علاوه بر این، هر سؤال با توضیح مفصل همراه است و اطمینان می دهد که چرا و چگونه پشت هر پاسخ را می فهمید. این رویکرد درک عمیق‌تری از آمار برای علم داده را تقویت می‌کند که به خوبی در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی به شما کمک می‌کند.

به‌روزرسانی‌های دوره

در زمینه به سرعت در حال تحول علم داده، ما نیاز به به روز ماندن را درک می کنیم. به همین دلیل ما متعهد هستیم که سوالات این دوره را به طور مرتب به روز کنیم. این روند مداوم به روز رسانی تضمین می کند که شما همیشه مرتبط ترین مفاهیم را در آمار برای علم داده یاد می گیرید.

آمار برای سوالات متداول علم داده

1. آمار برای علم داده چیست؟

   آمار برای علم داده شامل استفاده از تکنیک های آماری برای تفسیر، تجزیه و تحلیل و خلاصه کردن داده ها است. ستون فقرات علم داده را تشکیل می دهد و متخصصان را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه و مبتنی بر داده اتخاذ کنند.

2. چرا باید آمار را برای علم داده یاد بگیرم؟

   درک آمار شما را با ابزارهایی برای استخراج بینش از داده ها مجهز می کند. از تدوین فرضیه های صحیح و انتخاب آزمون های آماری مناسب گرفته تا تفسیر نتایج و انجام پیش بینی ها، آمار بخش مهمی از گردش کار علم داده را تشکیل می دهد.

3. سطح تخصص ریاضی مورد نیاز برای این دوره چقدر است؟

   در حالی که درک ریاضیات پایه مفید است، این دوره به گونه ای طراحی شده است که آمار را برای همه در دسترس قرار دهد. هدف تمرکز بیشتر بر کاربرد و تفسیر آمار برای علم داده است تا برهان های پیچیده ریاضی.

4. من مبتدی هستم. آیا این دوره برای من مناسب است؟

   مطمئنا! این دوره برای پاسخگویی به مخاطبان گسترده، از مبتدی تا حرفه ای باتجربه طراحی شده است. هر بخش بر اساس بخش آخر است و درک جامعی از آمار برای علم داده را تضمین می کند.

5. پیش نیازهای این دوره چیست؟

   هیچ پیش نیاز دقیقی برای این دوره وجود ندارد. هر کسی که به آمار برای علم داده علاقه دارد می تواند از آن بهره مند شود. دانش پایه ریاضی مفید است اما اجباری نیست.

6. قالب MCQ چگونه برای یادگیری من مفید است؟

   قالب MCQ یادگیری فعال را تشویق می کند. با به کارگیری سریع مفاهیم آموخته شده، درک خود را تقویت کرده و حفظ دانش را تسهیل می کنید. توضیحات مفصل برای هر سوال همچنین تضمین می کند که "چرا" پشت پاسخ را درک می کنید.

7. محتوای دوره چند بار به روز می شود؟

   ما متعهد هستیم که در زمینه سریع علم داده مرتبط بمانیم و از به روز رسانی منظم سوالات دوره اطمینان حاصل کنیم. این تضمین می کند که شما همیشه مرتبط ترین مفاهیم را در آمار برای علم داده یاد می گیرید.

8. اگر سؤالی داشته باشم یا گیر کنم چه؟

   ما درک می کنیم که یادگیری یک سفر است و ما اینجا هستیم تا از شما حمایت کنیم! اگر در مورد موضوعی سؤالی دارید یا نیاز به توضیح دارید، لطفاً در تماس با ما دریغ نکنید. هدف ما ارائه یک تجربه یادگیری است که تا حد امکان تعاملی و حمایتی باشد.

آمار برای علم داده را با ما بیاموزید و در سفر علم داده خود یک قدم مطمئن به جلو بردارید!

امروز ثبت نام کنید و درک خود را از Statistics for Data Science به سطح بعدی ارتقا دهید!