データサイエンス力 ランダム45問出題

データサイエンス力 ランダム45問出題

データサイエンス力のスキルカテゴリ全231問から45問をランダムに出題します。

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Category: データサイエンス力

1) 検定において、帰無仮説を棄却する際に犯すことがある誤りは次のうちどれか

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Category: データサイエンス力

2) 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

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Category: データサイエンス力

3) 次のうち、教師なし学習に分類される手法はどれか

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Category: データサイエンス力

4) 点推定に関する説明として最も適切なものはどれか

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Category: データサイエンス力

5) 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

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Category: データサイエンス力

6) 機械学習の教師あり学習による分類手法は次のうちどれか

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Category: データサイエンス力

7) F検定はどのような場合に使用される統計検定か

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Category: データサイエンス力

8) ダイエットプログラムによる体重の変化を検証する際、帰無仮説として適切なのはどれか

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Category: データサイエンス力

9) 次のうち、F値を最も正確に説明しているのはどれか

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Category: データサイエンス力

10) 有意水準を1%と設定した場合、p値が0.009であればどうなるか

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Category: データサイエンス力

11) ヒストグラムについての説明として最も適切でないものはどれか

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Category: データサイエンス力

12) ドロネー図に関する説明として正しいものはどれか

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Category: データサイエンス力

13) 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

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Category: データサイエンス力

14) Pythonで動画や画像処理を行うためによく使用されるライブラリは次のうちどれか

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Category: データサイエンス力

15) ヒストグラムにおける「ビン(bin)」とは何を指すか

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Category: データサイエンス力

16) 散布図において、データポイントが散らばっている場合、どのような関係性が示されるか

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Category: データサイエンス力

17) アクティブラーニングのプロセスには何が含まれるか

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Category: データサイエンス力

18) 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

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Category: データサイエンス力

19) 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

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Category: データサイエンス力

20) 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

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Category: データサイエンス力

21) 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

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Category: データサイエンス力

22) 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%

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Category: データサイエンス力

23) 機械学習モデルの可読性を高めると、どのような影響が考えられるか

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Category: データサイエンス力

24) 信頼度が同じ場合、信頼区間の幅が広いとは次のうちどれを表しているか

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Category: データサイエンス力

25) データ可視化において、探索目的と検証目的の違いは次のうちどれか

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Category: データサイエンス力

26) 統計的仮説検定において、帰無仮説が「表裏の出る確率は等しい」とされた場合、対立仮説を「表裏の出る確率は等しくない」とする検定はどのように呼ばれるか

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Category: データサイエンス力

27) 係り受け解析についての説明として正しいものはどれか

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Category: データサイエンス力

28) AIネットワークシステムの動作の説明可能性を確保するために総務省が謳っている原則は次のうちどれか

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Category: データサイエンス力

29) 「子ども」と「成人」の2つのカテゴリーを持つ変数をダミー変数に変換する場合、どのように設定するか

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Category: データサイエンス力

30) 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

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Category: データサイエンス力

31) 機械学習モデルが新しいデータに対してどれだけ適切に機能するかを示す指標は次のうちどれか

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Category: データサイエンス力

32) 推測統計学における「無作為抽出」とは何を指すか

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Category: データサイエンス力

33) 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

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Category: データサイエンス力

34) 探索目的のデータ可視化はどのような場合に利用されるか

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Category: データサイエンス力

35) 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

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Category: データサイエンス力

36) 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

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Category: データサイエンス力

37) 機械学習で過学習を防ぐためにはどのような方法があるか

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Category: データサイエンス力

38) 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

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Category: データサイエンス力

39) 画像データの前処理で、アスペクト比を変更せずに画像サイズを変更する方法は次のうちどれか

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Category: データサイエンス力

40) 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

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Category: データサイエンス力

41) 回帰分析の評価指標の中で、外れ値の影響を最も受けにくいのはどれか

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Category: データサイエンス力

42) n次元ベクトルとはどのようなベクトルか

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Category: データサイエンス力

43) 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

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Category: データサイエンス力

44) 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

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Category: データサイエンス力

45) データ可視化における層化の目的は次のうちどれか

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