LES 10 DERNIERS VRAI OU FAUX

A vibrant and engaging illustration representing statistical concepts like regression analysis, likelihood fun<wbr>ctions, and hypothesis testing in a modern, educational style.

Testez vos connaissances en statistique

Bienvenue dans notre quiz captivant sur les concepts clés de la statistique ! Ce quiz est conçu pour vous aider à évaluer vos connaissances et à approfondir votre compréhension des méthodes statistiques de base.

Voici ce que vous pouvez attendre :

  • 10 questions sur des sujets variés liés à la statistique
  • Des réponses au format vrai ou faux pour une prise de décision rapide
  • Un scoring instantané pour suivre vos performances

10 Questions2 MinutesCreated by AnalyzingData23
51. Il faut utiliser un test non line̝aire si l’hypothèse nulle est : 𝝻0 : 𝛽1❄𝛽2 = 1
VRAI
FAUX
52. La maximisation de la fonction de vraisemblance ou de la fonction de log-vraisemblance donne les mêmes paramètres estime̝s
VRAI
FAUX
53. La fonction de vraisemblance est toujours positive
VRAI
FAUX
54. La fonction de log-vraisemblance est toujours positive.
VRAI
FAUX
55. On peut estimer la matrice de variance-covariance de l’estimateur du MV par l’inverse du produit exte̝rieur du gradient.
VRAI
FAUX
56. Le nombre de degre̝ de liberte̝ d’un test du rapport des vraisemblances est e̝gal au nombre de paramètres du modèle
VRAI
FAUX
57. L’estimateur MV 𝜎 d’un modèle de re̝gression line̝aire normal est plus petit que ̂2 l’estimateur des MCO 𝜎 .
VRAI
FAUX
58. La variance de l’estimateur MV 𝜎 d’un modèle de re̝gression line̝aire normal est plus ̂2 grande ou e̝gale à celle de l’estimateur des MCO 𝜎
VRAI
FAUX
59. Dans un modèle line̝aire normal, les re̝sidus de l’estimation par MCO est identique aux re̝sidus de l’estimation par MV.
VRAI
FAUX
60. Dans un modèle line̝aire de probabilite̝, la variance de l’erreur de̝pend des probabilite̝s de chaque choix
VRAI
FAUX
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