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Questions and Answers
Un chercheur souhaite étudier l'impact de l'augmentation du prix de l'essence sur l'utilisation des transports en commun. Quel type de données serait le plus approprié pour cette étude ?
Un chercheur souhaite étudier l'impact de l'augmentation du prix de l'essence sur l'utilisation des transports en commun. Quel type de données serait le plus approprié pour cette étude ?
- Données transversales recueillies à un seul moment dans le temps auprès d'un échantillon représentatif de la population.
- Données qualitatives recueillies par des entrevues avec des usagers des transports en commun.
- Données expérimentales où différents groupes sont soumis à des prix d'essence variables pour mesurer leur comportement.
- Données longitudinales suivant les mêmes individus pendant plusieurs années pour observer leurs habitudes de déplacement. (correct)
Quelle est la principale différence entre un modèle de régression linéaire et un modèle de régression logistique ?
Quelle est la principale différence entre un modèle de régression linéaire et un modèle de régression logistique ?
- La régression linéaire fournit des coefficients interprétables directement comme des probabilités, contrairement à la régression logistique.
- La régression linéaire peut gérer les relations non linéaires, tandis que la régression logistique est limitée aux relations linéaires.
- La régression linéaire est plus adaptée aux petits ensembles de données, tandis que la régression logistique nécessite de grands ensembles de données.
- La régression linéaire est utilisée pour prédire une variable continue, tandis que la régression logistique est utilisée pour prédire une variable catégorielle. (correct)
Dans le contexte de l'analyse de données, quel est l'avantage principal de l'utilisation d'un test d'hypothèse statistique ?
Dans le contexte de l'analyse de données, quel est l'avantage principal de l'utilisation d'un test d'hypothèse statistique ?
- Fournir une certitude absolue quant à la véracité d'une hypothèse.
- Éliminer complètement le besoin de jugement subjectif dans l'interprétation des données.
- Déterminer la taille exacte de l'effet d'une variable sur une autre.
- Évaluer la probabilité que les résultats observés soient dus au hasard. (correct)
Un analyste de données constate une forte corrélation positive entre le nombre de pompiers présents sur les lieux d'un incendie et l'ampleur des dommages causés par cet incendie. Quelle conclusion serait la plus prudente à tirer de cette observation ?
Un analyste de données constate une forte corrélation positive entre le nombre de pompiers présents sur les lieux d'un incendie et l'ampleur des dommages causés par cet incendie. Quelle conclusion serait la plus prudente à tirer de cette observation ?
Pourquoi est-il important de normaliser ou de standardiser les données avant d'appliquer certains algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les algorithmes basés sur la distance (par exemple, K-means ou KNN) ?
Pourquoi est-il important de normaliser ou de standardiser les données avant d'appliquer certains algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les algorithmes basés sur la distance (par exemple, K-means ou KNN) ?
Comment l'augmentation de la taille d'un échantillon influence-t-elle la puissance d'un test statistique ?
Comment l'augmentation de la taille d'un échantillon influence-t-elle la puissance d'un test statistique ?
Dans un modèle de classification, quelle est la principale conséquence d'un seuil de classification trop élevé ?
Dans un modèle de classification, quelle est la principale conséquence d'un seuil de classification trop élevé ?
Un analyste utilise un modèle de séries temporelles pour prévoir les ventes futures d'un produit. Après avoir examiné les résidus du modèle, il observe une autocorrélation significative. Quelle est la meilleure action à entreprendre ?
Un analyste utilise un modèle de séries temporelles pour prévoir les ventes futures d'un produit. Après avoir examiné les résidus du modèle, il observe une autocorrélation significative. Quelle est la meilleure action à entreprendre ?
Quelle est la principale différence entre la validation croisée k-fold et la validation croisée leave-one-out (LOOCV) ?
Quelle est la principale différence entre la validation croisée k-fold et la validation croisée leave-one-out (LOOCV) ?
Lors de la construction d'un modèle de machine learning, comment l'utilisation d'un ensemble de données d'entraînement non représentatif de la population cible affecte-t-elle la performance du modèle ?
Lors de la construction d'un modèle de machine learning, comment l'utilisation d'un ensemble de données d'entraînement non représentatif de la population cible affecte-t-elle la performance du modèle ?
