grile info

24
1. Pentru variabilele cantitative continue : a) Sunt rezultatul unei m suratori sau sunt ob inute prin num rare b) Valorile variabilei pot fi ordonate c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul histogramelor d) Distribu ia de frecven se poateob ine direct num rând de câte ori apare fiecare valoare 2. Pentru variabilele cantitative discrete : a) Se poate calcula întotdeauna o frecven cumulat b) Distribu ia de frecven se poate ob ine direct num rând de câte ori apare fiecare valoare a variabilei c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul histogramelor d) Valorile variabilei sunt doar uneori ordonate 3. Pentru variabilele calitative : a) Distribu ia de frecven se poate ob ine direct num rând de câte ori apare fiecare valoare a variabilei b) Valorile variabilei pot fi ordonate c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul diagramelor Pareto d) Se poate calcula întotdeauna o frecven cumulate

Upload: adrian-balan

Post on 22-Sep-2015

95 views

Category:

Documents


1 download

DESCRIPTION

Info

TRANSCRIPT

  • 1. Pentru variabilele cantitative continue :

    a) Sunt rezultatul unei m suratori sau sunt ob inute prinnum rare

    b) Valorile variabilei pot fi ordonate

    c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul histogramelor

    d) Distribu ia de frecven se poate ob ine direct num rnd decte ori apare fiecare valoare

    2. Pentru variabilele cantitative discrete :

    a) Se poate calcula ntotdeauna o frecven cumulat

    b) Distribu ia de frecven se poate ob ine direct num rnd decte ori apare fiecare valoare

    a variabilei

    c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul histogramelor

    d) Valorile variabilei sunt doar uneori ordonate

    3. Pentru variabilele ca litative:

    a) Distribu ia de frecven se poate ob ine direct num rnd decte ori apare fiecare valoare

    a variabilei

    b) Valorile variabilei pot fi ordonate

    c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul diagramelor Pareto

    d) Se poate calcula ntotdeauna o frecven cumulate

  • 4. O distribu ie este asimetric dac :

    a) Coada din dreapta este mai lung dect coada din stnga

    b) Coada din stnga este mai lung dect coada din dreapta

    c) Mediana este dublul mediei

    d) Coada de pe dreapta este de lungime similar cu cea dinstnga

    5. Majoritatea datelor medicale urmeaz distribu ii:

    a) pozitiv asimetrice

    b) negativ asimetrice

    c) simetrice

    d) bimodale

    6. O distribu ie este asimetric la drea pta dac :

    a) coada din dreapta este mai lung dect coada din stnga

    b) coada din stnga este mai lung dect coada din dreapta

    c) mediana este jumatate din medie

    d) coada de pe dreapta este de lungime similar cu cea dinstnga

    7. Prin cres terea va lorilor extr eme din drea pta:

    a) media va scade si va cre te mediana

  • b) va cre te si mediana si abaterea standard

    c) media va tinde catre valoarea medianei

    d) mediana nu se modifica

    8. Masurarea mpr tierii datelor se face cu ajutorul:

    a) mediei si abaterii standard

    b) amplitudinii i abaterii standard

    c) medianei i varian ei

    d) amplitudinii intercuartile

    9. O distribu ie de frecven :

    a) are ca reprezentare grafica o diagram Pareto

    b) depinde de lungimea intervalului ales la construc ia claselor

    c) va fi ntotdeauna aceea i pentru acelea i date

    d) pentru datele de tip continuu se ob ine prin construc ia unorclase de valori

    10. Densitatea de frecven :

    a) reprezint num rul de observa ii pe unitatea de variabil

    b) este dubla fa de frecven n cazul n care lungimeaintervalul este 2 * unitatea de

    variabil

    c) permite unificarea pe histogram a oric ror dou intervale

  • d) n cazul n care este reprezentat pe histogram , ariahistogamei va fi 1.0.

    11. Mediana estimat ntr-un e antion:

    a) este ntotdeauna egal cu o valoare din irul de observa ii

    b) este apropiat de medie dac distribu ia este simetric

    c) este valoare care apare cel mai frecvent

    d) este mai mare sau egal cu cel pu in 50% din observa ii

    12. Distribu ia normal :

    a) este descris de doi parametrii: mediana i varian a

    b) este simetric i unimodal

    c) are mediana mai mare dect media

    d) este una din cele mai ntlnite distribu ii din domeniulmedical

    13. Se consider mai multe e antioane extrase dintr-o popula iepentru care nu se cunoa te

    distribu ia:

    a) mediile acestor e antioane au o distribu ie care are aceea imedie ca media popula iei din

    care au fost extrase

    b) cu ct e antioanele au dimensiune mai mare cu att abatereastandard ale mediilor

  • e antioanelor va fi mai mare

    c) forma distribu iei mediilor e antioanelor se apropie de formadistribu iei normale cnd

    dimensiunea e antioanelor cre te

    d) distribu ia mediilor acestor e antioane are aceea i abaterestandard cu abaterea standard

    a popula iei din care au fost extrase

    14. Eroa rea sta nda rd:

    a) Se foloseste pentru a descrie cat de apropiata este valoareastatisticii calculate in

    raport cu valoarea reala din populatia

    b) Este media aritmetica a patratelor abaterilor fata de mediaesantinului mp r it la

    numarul gradelor de libertate

    c) Este abaterea standard a distributiei de esantionare

    d) Este o statistica descriptiva referitoare la centralitateadatelor

    15. Eroa rea sta nda rd:

    a) mpreun cu media descrie limitele unui process dee antionare

    b) Este o statistica descriptiva referitoare la mpra tiereadatelor

  • c) Se foloseste pentru a descrie cat de buna este o anumitaestimatie

    d) Creste cand nr de indivizi din e antion cre te

    16. Interva lele de ncredere:

    a) Sunt calculate uneori cu ajutorul erorii standard

    b) Nu con in ntotdeauna valoarea real necunoscut apopula iei

    c) Se ob in pe baza datelor din e antion

    d) Uneori sunt ntlnite sub denumirea de estima ii punctuale

    17. Interva lele de ncredere:

    a) Con in o serie de valori calculate pe baza datelor din e antion

    b) Sunt calculate ntotdeauna cu ajutorul erorii standatd

    c) Exist ntotdeauna o probabilitate s nu con in valoareanecunoscut a popula iei

    d) L imea intervalului este independent de num rul deobserva ii din e antion

    18. Interva lele de 95% incredere:

    a) Sunt mai nguste dect intervalele de 90%

    b) Trebuie ntotdeauna utilizare n rapoartele de cercetare

    c) Se bazeaz ntotdeauna pe eroarea standard a e antionului

  • d) Au o probabilitate de 95% s con in valoarea real apopula iei

    19. Valoa rea p:

    a) Este uneori referit i ca nivel de semnifica ie

    b) Este probabilitatea ipotezei nule

    c) Este eroarea de primul tip

    d) In cazul n care are o valoare ntre 0.1 i 0.5 avem evidenputernic n respingerea

    ipotezei nule

    20. O diferen semnificativ statistic:

    a) Se ob ine ntotdeauna dac valoarea p este mai mic dect0.05

    b) Este ntotdeauna foarte important

    c) Apare dac datele nu sunt n concordan cu ipoteza nul

    d) Este numit uneori i valoare beta

    21. "Ipoteza nul " n testarea de semnifica ie statistic :

    a) const n evaluarea subiectiv a e antionului

    b) este afirma ia pe care o dorim confirmat (ca "adev rat ")

    c) se bazeaz pe respingerea categoric a "ipotezei alternative"

    d) este o egalitate, exprimat n aceia i termeni ca i ipotezaalternativ

  • 22. In testarea de semnifica ie statistic , nivelul de semnifica ie(alfa) este probabilitatea:

    a) de a face o eroare de tipul I n procesul de luare a deciziei

    b) de a face o eroare de tipul al II-lea n procesul de luare adeciziei

    c) de a respinge eronat ipoteza nul

    d) de a lua o decizie corect

    23. Testul Student T:

    a) Se poate aplica n cazul e antioanelor mici

    b) Are o statistic care urmeaz o distribu ie normal standard

    c) Poate fi aplicat doar dac observa iile din e antion urmeaz odistribu ie normala

    d) Este echivalent cu testul Levene

    24. Pentru inferen a referitoare la date n perechi, n cazulesantionelor mici, se poate folosi:

    a) Un test de semnifica ie referitor la egalitatea diferen elor cuzero

    b) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pedistribu ia normal

    c) Un test pentru verificarea normalit ii

    d) Un test pentru verificarea egalit ii varian elor

  • 25. Pentru inferen a referitoare la e antionelor mariindependente, se poate folosi:

    a) Un test de semnifica ie referitor la egalitatea diferen elor cuzero

    b) O histogram pentru verificarea egalit ii varian elor

    c) Testul Kolmogorov-Smirnov pentru verificarea egalit iivarian elor

    d) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pedistribu ia normal

    26. Pentru inferen a referitoare la e antionelor miciindependente, se poate folosi:

    a) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pedistribu ia Student T

    b) Un test de semnifica ie referitor la egalitatea diferen elor cuzero

    c) Testul Kolmogorov-Smirnov pentru verificarea normalit ii

    d) O histogram pentru verificarea egalit ii varian elor

    27. Corec ia Satterthw a ite se folose te:

    a) n cazul inegalit ii varian elor

    b) n cazul inegalit ii medianelor

    c) Dac condi ia referitoare la normalitate nu este ndeplinit

    d) In cazul compar rii a mai mult de dou mediane

  • 28. ANOVA se aplic dac :

    a) Se comparar mai mult de dou medii

    b) Distribu ia fiec rei popula ii din care au fost extrasee antioanele este o distribu ie

    normal

    c) Varian ele sunt acelea i n fiecare popula ie

    d) Mediile i abaterile standard nu sunt legate de dimensiunilevariabilelor

    29. Datele nominale sunt datele care:

    a) Se mai numesc i date calitative

    b) Sunt rezultatul unei masur tori

    c) Pot ap rea cnd subiec ii se pot clasifica n dou categorii

    d) Se pot analiza folosind procedeele specific inferen ei mediilor

    30. Datele dicotomice sunt datele care:

    a) Pot ap rea cnd subiec ii se pot clasifica numai n doucategorii

    b) Se mai numesc i date discrete

    c) Se pot analizeaz folosind testul Fisher

    d) Sunt exprimate numai prin numere

    31. Datele ca litative se pot analiza folosind:

  • a) Testul Fisher

    b) Testul de comparare a dou propor ii

    c) Testul hi-p trat de asociere

    d) Testul Student T pentru e antioane mici

    32. Datele ca ntita tive se pot analiza folosind:

    a) Intervale de ncredere

    b) Raportul riscurilor (RR)

    c) Testul z pentru e antioane mari

    d) Num rul necesar de pacien i trata i care trebuie tratati (NNT)

    33. Un tabel de contingen :

    a) Se mai nume te i tabel ncruci at

    b) Se contruie te pentru date discrete

    c) Poate fi analizat ntotdeauna folosind testul Fisher

    d) Poate fi referit i prin c x r unde c reprezint num rul decoloane i r num rul de linii

    34. Testul hi-p tra t de asociere:

    a) Se baseaz pe calcul valorilor estimate sau a teptate

    b) Este folosit la testarea ipotezei referitoare existen a uneirela ii de asociere ntre dou

    variabile nominale

  • c) Este echivalent cu un test de comparare a dou propor ii

    d) Se poate aplica pentru orice tip de e antioane

    35. Testul Fisher:

    a) Se baseaz pe calcul diferen ei ntre probabilita ile valorilorestimate i cele observate

    b) D rezultate asem n toare cu testul hi-p trat cu corec ia decontinuitate

    c) Se aplic doar e antioanelor mari

    d) Necesit calcule laborioase pentru ob inerea valorii p

    36. Testul hi-p trat pentru a sociere :

    a) Se aplic doar e antioanelor mari

    b) Este mai puternic dect testul hi-p trat pentru tentin e

    c) Se aplic doar dac toate valorile estimate sunt mai maridect 1

    d) Se baseaz pe calculul unei statistici care urmeaz odistribu ie binomial

    37. Testul hi-p trat pentru tendin e=> NIMIC CORECT-RASPUNS CORECT E:

    a) Se aplic doar dac exist o ordonare a categoriilor pentruuna din variabilele categoriale

    b) Se baseaz pe calculul unei statistici care urmeaz odistribu ie hipergeometric

  • c) Este mai puternic dect testul hi-p trat pentru asociere

    d) Este folosit la testarea ipotezei referitoare existen a diferen esemnificative ntre dou

    variabile continue

    38. Raportul riscurilor:

    a) Este cunoscut i sub denumirea de raport de produsencruci ate

    b) Intervalul de ncredere nu este simetric n raport cu valoareasa

    c) Are o distribu ie normal

    d) Nu se poate calcula n cazul studiilor de tip caz-control

    39. Raportul cote lor:

    a) Intervalul de ncredere nu este simetric n raport cu valoareasa

    b) Este cunoscut i sub denumirea de raport de produsencruci ate

    c) Poate fi folosit ca o estimare a riscului relativ ntr-un studiude caz-control, dac

    caracteristica care ce define te cazurile este rar n popula ie

    d) Se poate calcula doar n cazul studiilor de tip caz-control

    40. Raportul riscurilor:

  • a) Prin schimbarea ordinii liniilor sau coloanelor se obtineinversul valorii sale

    b) Are patru valori posibile

    c) Intervalul de ncredere este simetric n raport cu valoarea sa

    d) Este aproximativ egal cu raportul cotelor daca frecven eledintr-o categorie sunt mult mai

    mici dect cele celelalte

    41. Coefic ientul de core la ie:

    a) Se mai numeste si coeficient de corela ie al produselormomentelor

    b) Poate lua valori mai mari decat 1

    c) Este pozitiv cnd valori mari ale unei variabile se asociaz cuvalori mari ale celeilalte

    variabile

    d) Are valoarea 0 cand nu exista nici o relatie intre variabile

    42. Coefic ientul de core la ie:

    a) Nu poate fi ntre -1 i +1

    b) Nu este de nici un ajutor atunci cnd diferen a intre variabilenu este semnificativ

    c) Apare foarte rar n evalu rile clinice

    d) Are valoarea 0 cand nu exista nici o relatie liniara intrevariabile

  • 43. Coefic ientul de core la ie:

    a) Este egal cu raporul riscurilor

    b) Se poate calcula pentru tabele de tip 2x2 pentru esantioanede mici dimensiuni

    c) Se foloseste impreuna cu corectia de continuitate laverificarea unei afirmatii privind

    asocierea intre doua variabile

    d) Sugereaza directia unei relatii pe baza testului semnelor

    44 . Coefic ientul de core la ie:

    a) Are valoarea 1 dac rela ia ntre date este perfect

    b) Poate prezice valoarea unei variabile n func ie de valorilealtor variabile

    c) Este egal cu suma distan elor de la puncte de la linie ndirec ia lui y

    d) Este negativ cnd valori mici ale unei variabile se asociaz cuvalori mari ale celeilalte

    variabile

    45. Coeficien ii de regre sie sunt:

    a) Pantele variabilelor independente

    b) Predictorii

    c) Interceptul

  • d) Covariatele

    46. Coeficien ii de regresie:

    a) Pot fi pantele variabilelor predictor

    b) Au doar valori binare

    c) Arat cu ct cre te valoarea variabilei rezultat n cazul n careo variabil independent

    cre te unitar iar restul r mn constante

    d) Se mai numesc i cote

    47. Metoda celor mai mici p trate:

    a) Este o metod echivalent cu testul Student T pentru cazul ncare avem mai multe

    variabile dependente

    b) Presupune c abaterile de la linia de regresie trebuie s aibo distribu ie limitat

    c) Este cunoscut i sub numele de analiz de varian

    d) Este o metoda prin care se determina coeficien ii unei ecuatiiastfel nct suma p tratelor

    diferen elor ntre valorile observate i cel prezise de ecuatie sfie minim

    48. Regresia liniar :

  • a) Se poate aplica n cazul n care variabila rezultat estecategorial

    b) Se poate folosi la determinarea unei ecua ii care nu esteneaparat liniar

    c) Este recomandabil sa se foloseasca i n cazul n care avem 10variabile i 50 de observa ii

    normal distribuite

    d) Se poate aplica n cazul n care variabilele independente suntcategoriale

    49. n cazul n care avem de analizat dou variabile unacantitativ si una bina r se poate aplica:

    a) O regresie logistic

    b) O regresie liniar

    c) Testul Student T

    d) Testul hi-p trat

    50. n cazul n care avem de analizat dou variabile unacantitativ i una ordina l cu mai mult de

    dou valori se poate aplica:

    a) O regresie liniar

    b) O regresie logistic

    c) Testul ANOVA

    d) Testul hi-p trat

  • 51. n cazul in care avem de analizat dou variabile ca ntita tivese poate:

    a) Aplica metoda regresiei logistice

    b) Calcula diferen ele ntre valorile celor dou variabile pentrufiecare observa ie i apoi se

    poate calcula un interval de incredere pentru media diferen elor

    c) Aplica analiza de varian

    d) Calcula coeficientul de corela ie Pearson

    52. n cazul n care avem de analizat dou variabile ca litativese poate:

    a) calcula coeficientul de corelatie Fisher

    b) calcula diferen ele ntre valorile celor dou variabile pentrufiecare observatie i apoi se

    poate calcula un interval de ncredere pentru medianadiferen elor

    c) calcula, n orice situa ie, raportul cotelor

    d) aplica testul hi-p trat pentru asociere dac cel pu in 80% dinfrecven ele estimate dep esc

    valoarea 5 i toate frecven ele estimate dep esc valoarea 1

    53. O cheie prima r :

    a) Este o form unic de identificare a nregistr rii pe bazavalorilor din anumite cmpuri

    b) Se refer la un tabel particular dintr-o baza de date

  • c) Face parte din adresa unei date particulare stocate ntr-obaza de date

    d) Este folosita n crearea unui raport n partea referitiare laantet

    54. O rela ie:

    a) Permite ca nregistrarile din tabele s fie accesate simultan

    b) Permite conectarea automata la serverul pe care se afla bazade date

    c) Leg tur ntre tabele

    d) Este un drept pe care l acorda administratorul unuiutilizator

    55. Aplica iile Visual Fox Pro i Acces:

    a) Se au fost create pentru lucrul cu baze de date rela ionale

    b) Sunt compatibile din punct de vedere al fi ierelor

    c) Sunt create de aceea i firma de soft

    d) Au posibilita i limitate n ceea ce prive te num rul deutilizatori

    56. MySQL:

    a) Este o implementare de tip open source a limbajului SQL

    b) Permite realizarea de pagini web dinamice

  • c) Exist o baz de date cu acest nume care con ine datereferitoare la utilizatori, precum i

    drepturile i privilegiile acestora

    d) Este un protocol de comunicare folosit pe internet

    57. Un algoritm este:

    a) O secven finit de instruc iuni

    b) Este folosit pentru calculul valorilor unor date primare

    c) Are un timp de executie finit

    d) Este folosit pentru crearea unor legaturi intre doua tabele aleaceleiasi baze de date

    58. In tabele:

    a) Inregistrarile corespund unor caracteristici ale obiectelor

    b) Trebuie neaparat sa contina toate datele provenite de la o entitatesau un individ

    c) Se pot crea legaturi de tip unu-la-unu intre atributeleobietelor

    d) nregistr rile trebuie s fie asociate cu obiecte sau entit isimilar

    59. Firewall-rile sunt:

  • A) programe de protec ie preiau i analizeaz pachetele de datece urmeaz a fi transmise c tre

    anumite porturi

    B) programe care la execu ia acestora pot efectua diverseac iuni de curatareasupra

    calculatorului

    C) rutere necesare pentru stabilirea optim a traficului decomunica ie

    D) programe utilizate pentru a preveni, detecta i eliminamalware-ul, inclusiv viru ii

    informatici, viermii i caii troieni

    E) ruter plasat ?n fa acalculatorului cu scopul de a interziceaccesul utilizatorilor care nu s-au

    autentificat corect in retea

    60. Relativ la un dosar oarecare, utilizatorului unui sistem decalcul i se pot acorda urm toarele

    drepturi:

    A) de creare de fi iere n cadrul unui dosar, de modificare acon inuturilor fi ierelor

    B) de controlul accesului de la anumite gazde din internet

    C) de accesare de pagini web dinamice

    D) de eliminare/ tergere de fi iere ale altor utilizatori

    E) de acces la programe gratuite ce pot fi folosite sub licenpublic

  • 61. Un URL contine:

    A) identificatorul protocolului folosit si numele resursei(numele calculatorului gazda, calea

    completa spre resursa)

    B) un protocol ce furnizeaza un flux sigur de date ntre douacalculatoare

    C) tehnic de comunicare prin care paginile web se pottransmite de la un computer aflat la

    distan spre propriul computer

    D) sistem distribuit de p strare i interogare a unor datearbitrare ntr-o structur ierarhic

    E) un program care traduce datele dintr-un server web sitipareste datele intr-o pagina web

    62. Prelucra rea digitala a ima ginilor presupune:

    A) Procesarea prin operatii matematice a semnalelorreprezentate numeric avand ca scop

    atingerea unor obiective dinainte propuse, specifice fiecaruidomeniu de activitate

    B) O conversie digital-analogica cu o etapa de esantionareurmata de o etapa de cuantificare

    C) Determinarea energiei si compararea ei cu alte modelecunoscute

    D) Diverse transformari cum ar fi: transla ii, rota ii, simetrii,transform ri de culoare, avnd

  • ca scop extragerea?tr s turilor importante

    E) Planificarea de c tre robo i a interven iilor chirurgicale

    63. Segme nta rea imaginilor se refera la:

    A) preprocesarea datelor nainte de analiza lor

    B) parti ionarea imaginii n regiuni contigue cu propriet i specifice

    C) urm rirea i controlul mi c rilor unui obiect

    D) mbun t irii calit ii imaginii prin reducerea ?zgomotuluisau mbun t irea contrastului

    E) extragerea de informa ii n urma analiz rii imaginii iobiectelor ?recunoscutesi

    efectuarea de sarcini cognitive

    64. Conversia analog- digitala:

    a) se face cu pierdere de informatie

    b) are loc in doua etape, etapa de esantionare si cea deeliminare de zgomot

    c) este buna daca frecventa de esantionare este mai mare decatdublul frecventei maxime din

    spectrul semnalului analogic

    d) presupune codificarea binara a unui semnal continuu

    65. Calcula toa rele sunt folosite:

    a) construirea imaginii din datele m surate/nregistrate

  • b) mbun t irea calit ii imaginii

    c) extragerea?optim a unor tr s turi particulare dintr-oimagine

    d) prezentarea imaginii pe ecran sau redarea ei pe film