JuniorChoix multipleQu'est-ce que la valeur p dans un test d'hypothèse?AUn indicateur de la taille de l'échantillonBUne mesure de la dispersion des donnéesCUn test de la normalité des donnéesDUne mesure de la signification statistique d'un effet observéVérifier la réponse
IntermédiaireChoix multipleQuelle est l'importance du Théorème Central Limite (TCL)?AIl mesure la corrélation entre deux variablesBIl identifie les erreurs de type I et IICIl prédit l'activité d'une population à partir de plusieurs échantillons indépendantsDIl permet de calculer la médiane d'un échantillonVérifier la réponse
IntermédiaireChoix multipleQuelle est la différence entre les erreurs de type I et de type II?AType I rejette une hypothèse nulle vraie, Type II échoue à rejeter une hypothèse nulle fausseBType I est un faux négatif, Type II est un faux positifCType I accepte une hypothèse nulle fausse, Type II rejette une hypothèse nulle vraieDType I mesure la précision, Type II mesure le rappelVérifier la réponse
JuniorChoix multipleComment différencier la corrélation de la causalité?ALa causalité implique une relation statistique entre deux variablesBLa corrélation ne peut pas être mesurée statistiquementCLa corrélation est une relation statistique, la causalité est une relation de cause à effetDLa corrélation implique une relation causale directeVérifier la réponse
JuniorChoix multipleQuelle est la différence entre l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement?AL'apprentissage supervisé est basé sur les actions et les récompenses, non supervisé sur les données étiquetées, et par renforcement sur les données non étiquetéesBL'apprentissage supervisé infère des modèles, non supervisé prédit des résultats, et par renforcement utilise des réseaux de neuronesCL'apprentissage supervisé est utilisé pour la classification, non supervisé pour la régression, et par renforcement pour la réduction de dimensionDL'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées, non supervisé utilise des données non étiquetées, et par renforcement apprend par essais et erreursVérifier la réponse
