データサイエンス力 カテゴリ別問題集

データサイエンス力 カテゴリ別問題集

順列・組み合わせ、条件付き確率

データサイエンス力 順列・組み合わせ・条件付き確率から15問をランダムに出題します。

1 / 15

Category: データサイエンス力

10個の異なるマーブルから4個を選ぶ組み合わせは何通りあるか

2 / 15

Category: データサイエンス力

5個の異なる色のペンから2個を選んで並べる順列は何通りあるか

3 / 15

Category: データサイエンス力

5人の生徒がいるクラスで、生徒会長と副会長を選ぶ方法は何通りあるか

4 / 15

Category: データサイエンス力

あるアプリのユーザーが広告をクリックする確率は0.3です。広告をクリックしたユーザーが商品を購入する条件付き確率は0.1です。広告をクリックし、かつ商品を購入する同時確率はどれか

5 / 15

Category: データサイエンス力

8個の異なるボールから2個を選んで並べる順列は何通りあるか

6 / 15

Category: データサイエンス力

サイコロを2回投げるとき、最初に偶数が出る確率は1/2です。最初に偶数が出た場合、次に奇数が出る条件付き確率はどれか

7 / 15

Category: データサイエンス力

6人の生徒から2人を選んでペアを作る組み合わせは何通りあるか

8 / 15

Category: データサイエンス力

あるオフィスで、従業員が定時に出勤する確率は0.95です。定時出勤と業務目標達成の同時確率は0.855でした。定時に出勤した従業員がその日の業務目標を達成する条件付き確率はどれか

9 / 15

Category: データサイエンス力

6人の候補者から委員長、副委員長、書記の3役を選ぶ方法は何通りあるか

10 / 15

Category: データサイエンス力

7冊の異なる本から3冊を選ぶ組み合わせは何通りあるか

11 / 15

Category: データサイエンス力

ある病院で、ある病気の患者が治療に成功する確率は0.7です。治療に成功した患者が再発しない条件付き確率は0.9です。治療に成功し、かつ再発しない同時確率はどれか

12 / 15

Category: データサイエンス力

あるクラスで、全員が宿題を提出する確率は0.9です。宿題を提出した生徒がテストでAを取る条件付き確率は0.8です。宿題を提出し、かつテストでAを取る同時確率はどれか

13 / 15

Category: データサイエンス力

ある学校で、生徒が数学のテストで80点以上を取る確率は0.6です。数学と英語の両方で80点以上取る確率は0.42でした。数学で80点以上を取った生徒が英語でも80点以上を取る条件付き確率はどれか

14 / 15

Category: データサイエンス力

あるイベントで、参加者が景品を当てる確率は0.2です。景品当選した参加者が追加ゲームに同時確率は0.06でした。景品を当てた参加者が追加のゲームにも勝つ条件付き確率はどれか

15 / 15

Category: データサイエンス力

9人の選手からキャプテンと副キャプテンを選ぶ方法は何通りあるか

Your score is

0%

平均・中央値・最頻値、分散・標準偏差

データサイエンス力 平均・中央値・最頻値・分散・標準偏差から10問をランダムに出題します。

1 / 10

Category: データサイエンス力

次のデータセット {5, 7, 12, 13, 13, 14, 21, 23, 23, 23} の中央値はいくつか

2 / 10

Category: データサイエンス力

次のデータセット {4, 8, 15, 16, 23, 42} の中央値はいくつか

3 / 10

Category: データサイエンス力

次のデータセット {1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4} の最頻値はいくつか

4 / 10

Category: データサイエンス力

データセットの分散が16である場合、標準偏差は次のうちのどれか

5 / 10

Category: データサイエンス力

標準偏差が9のデータセットの分散は次のうちどれか

6 / 10

Category: データサイエンス力

以下のデータセット {3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 7} の最頻値はいくつか

7 / 10

Category: データサイエンス力

次の記述のうち、標準偏差に関して正しいものはどれか

8 / 10

Category: データサイエンス力

次のデータセット {2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5} における平均値はいくつか

9 / 10

Category: データサイエンス力

分散の定義を最も正確に表しているのは次のうちどれか

10 / 10

Category: データサイエンス力

標準偏差の説明として最も不適切なものは次のうちどれか

Your score is

0%

母集団・標本平均・不偏分散・標本分散、標準正規分布

データサイエンス力 母集団、標本平均、不偏分散、標本分散・標準正規分布から9問をランダムに出題します。

1 / 9

Category: データサイエンス力

母集団のデータを全て収集することが不可能な場合、通常どのようにして母集団の特性を推定するか

2 / 9

Category: データサイエンス力

標本分散を母分散の推定にそのまま使用すると何が起こるか

3 / 9

Category: データサイエンス力

次のうち、標準正規分布の特性に関する正しい記述はどれか

4 / 9

Category: データサイエンス力

標準正規分布の確率密度関数のグラフはどのような形をしているか

5 / 9

Category: データサイエンス力

次のうち、標準正規分布に関する正しい記述はどれか

6 / 9

Category: データサイエンス力

母集団の特性を推定するために通常分析されるのは次のうちどれか

7 / 9

Category: データサイエンス力

標準正規分布の確率密度関数において、曲線の最高点はどこにあるか

8 / 9

Category: データサイエンス力

標準正規分布において、確率変数Zが0以上の値を取る確率は次のうちどれか

9 / 9

Category: データサイエンス力

不偏分散は何を修正するために使用されるか

Your score is

0%

相関関係・因果関係、名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度

データサイエンス力 相関関係・因果関係、名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度から9問をランダムに出題します。

1 / 9

Category: データサイエンス力

データの尺度についての説明で、間隔尺度に関する記述として最も適切なものはどれか

2 / 9

Category: データサイエンス力

順序尺度に関する記述として最も適切でないものはどれか

3 / 9

Category: データサイエンス力

データの尺度に関する説明で、名義尺度と順序尺度の違いを最もよく表しているのはどれか

4 / 9

Category: データサイエンス力

次のうち、相関関係があっても因果関係がない可能性が高いのはどれか

5 / 9

Category: データサイエンス力

次のデータのうち、順序尺度に該当するものはどれか

6 / 9

Category: データサイエンス力

次のうち、相関関係があるが因果関係がない可能性が最も高いのはどれか

7 / 9

Category: データサイエンス力

比例尺度に該当するデータは次のうちどれか

8 / 9

Category: データサイエンス力

間隔尺度と比例尺度の違いを最もよく表しているのはどれか

9 / 9

Category: データサイエンス力

名義尺度に関する記述として最も適切なものはどれか

Your score is

0%

相関係数、確率分布

データサイエンス力 相関係数、確率分布から12問をランダムに出題します。

1 / 12

Category: データサイエンス力

相関係数が1または-1に近い値を取るとき、どのような関係性が考えられるか

2 / 12

Category: データサイエンス力

二項分布は、試行回数nが大きくなるとどのような分布に近似されることが知られているか

3 / 12

Category: データサイエンス力

二項分布の確率質量関数を用いて計算される確率は、どのような状況で特に有用か

4 / 12

Category: データサイエンス力

連続型確率分布について正しいものはどれか

5 / 12

Category: データサイエンス力

ベルヌーイ分布についての記述として正しいものはどれか

6 / 12

Category: データサイエンス力

相関係数が-0.4の場合、以下のうちどのような関係性が考えられるか

7 / 12

Category: データサイエンス力

ピアソンの相関係数は次のどのようなデータに対して計算することが適切か

8 / 12

Category: データサイエンス力

ポアソン分布についての記述として正しいものはどれか

9 / 12

Category: データサイエンス力

相関係数が0.8の場合、以下のうちどのような関係性が考えられるか

10 / 12

Category: データサイエンス力

カイ二乗分布についての記述として正しいものはどれか

11 / 12

Category: データサイエンス力

二項分布についての記述として正しいものはどれか

12 / 12

Category: データサイエンス力

正規分布についての記述として正しいものはどれか

Your score is

0%

ピアソンの積率相関・スピアマンの順位相関、ベイズの定理、ベクトル

データサイエンス力 ピアソンの積率相関・スピアマンの順位相関、ベイズの定理、ベクトルから10問をランダムに出題します。

1 / 10

Category: データサイエンス力

統計学において、相関係数は変数間の関係性を理解するための重要な指標です。次のうち、最も適切な記述はどれか

2 / 10

Category: データサイエンス力

単位ベクトルとはどのようなベクトルか

3 / 10

Category: データサイエンス力

ある検査が陽性であった場合、その人が実際に病気である確率は次のうちどれか
以下の情報を考慮してください。

・病気の人が検査で陽性と判定される確率: 98%

・健康な人が検査で陰性と判定される確率: 90%

・実際の罹患率: 5%

4 / 10

Category: データサイエンス力

ベクトルの要素(成分)とは次のうち何を指すか

5 / 10

Category: データサイエンス力

統計学における相関関係の分析では、データの種類に応じて適切な相関係数を選択することが求められます。次のうち、最も適切でない記述はどれか

6 / 10

Category: データサイエンス力

ピアソンの積率相関とスピアマンの順位相関の違いの説明として、次のうち最も適切でない記述はどれか

7 / 10

Category: データサイエンス力

スカラーとベクトルの違いは次のうちどれか

8 / 10

Category: データサイエンス力

ある病気に対する新しい検査方法が開発されました。この検査方法によると、病気の人が陽性と判定される確率は97%、健康な人が陰性と判定される確率は99%です。この地域の病気の罹患率が2%の場合、陽性と判定された人が実際に病気である確率はどれくらいか

9 / 10

Category: データサイエンス力

n次元ベクトルとはどのようなベクトルか

10 / 10

Category: データサイエンス力

ゼロベクトルとはどのようなベクトルか

Your score is

0%

行列、微分・積分

データサイエンス力 行列、微分・積分から8問をランダムに出題します。

1 / 8

Category: データサイエンス力

行列の特別な種類に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか

2 / 8

Category: データサイエンス力

次の記述のうち、行列の積に関して正しいものどれか

3 / 8

Category: データサイエンス力

関数の点 (1,1) での接線の傾きはいくつですか?

4 / 8

Category: データサイエンス力

関数の x = 1 での接線の傾きはどうなりますか?

5 / 8

Category: データサイエンス力

関数の x = での接線の傾きはいくつか

6 / 8

Category: データサイエンス力

行列の和と差に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか

7 / 8

Category: データサイエンス力

行列のスカラー乗算に関する次の記述のうち、正しいものはどれか

8 / 8

Category: データサイエンス力

定積分の値は次のうちどれか

Your score is

0%

単回帰分析・重回帰分析

データサイエンス力 単回帰分析・重回帰分析から11問をランダムに出題します。

1 / 11

Category: データサイエンス力

多重共線性を発見するためには、どのような手法を用いることができるか

2 / 11

Category: データサイエンス力

回帰分析において、回帰係数の妥当性をはかる際に確認する統計量は次のうちどれか

3 / 11

Category: データサイエンス力

重回帰分析で、説明変数の目的変数に対する影響度を正しく測定するためには、何を行う必要があるか

4 / 11

Category: データサイエンス力

重回帰分析において、説明変数間で強い相関がある現象を何と呼ぶか

5 / 11

Category: データサイエンス力

重回帰分析における回帰係数が示すものとして正しいものはどれか

6 / 11

Category: データサイエンス力

単回帰分析において、説明変数と目的変数の関係性を表現する式は次のうちどれか

7 / 11

Category: データサイエンス力

重回帰分析において、目的変数の実測値と予測値の相関係数を何と呼ぶか

8 / 11

Category: データサイエンス力

重回帰分析における重相関係数が1に近い場合、何を意味するか

9 / 11

Category: データサイエンス力

単回帰分析において、傾きaは何を表すか

10 / 11

Category: データサイエンス力

重回帰分析において、各説明変数の目的変数に対する影響度を直接比較するためには、どの回帰係数を用いるか

11 / 11

Category: データサイエンス力

最小二乗法によって求められる回帰係数は何を最小化するか

Your score is

0%

ROC曲線・AUC、混同行列・Accuracy・Precision・Recall・F値

データサイエンス力 ROC曲線・AUC、混同行列・Accuracy・Precision・Recall・F値から10問をランダムに出題します。

1 / 10

Category: データサイエンス力

2値分類問題において、モデルが犬以外の写真を誤って犬と識別した場合、これを何と呼ぶか

2 / 10

Category: データサイエンス力

次のうち、F値を最も正確に説明しているのはどれか

3 / 10

Category: データサイエンス力

次のうち、Precision(適合率)を最も正確に説明しているのはどれか

4 / 10

Category: データサイエンス力

2値分類問題において、予測値が正例で実測値が負例である場合、これは何と呼ぶか

5 / 10

Category: データサイエンス力

2値分類問題において、PrecisionとRecallの関係を最も正確に説明しているのはどれか