Johdanto tilastohaastatteluun liittyviä kysymyksiä ja vastauksia
Tilastot ovat matematiikan osa-alue, joka koskee pääasiassa lukujen tosiasioiden keräämistä, analysointia, tulkintaa ja esittämistä. Tilastoja käytetään melkein kaikilla tutkimusaloilla ja se on tietotieteen selkäranka. Se auttaa meitä ymmärtämään tietoja.
Joten olet vihdoin löytänyt unelmatyösi Tilastosta, mutta ihmettelet kuinka murtaa tilastotutkimushaastattelu ja mitkä voisivat olla todennäköisiä Tilastohaastattelu -kysymyksiä. Jokainen haastattelu on erilainen ja myös työn laajuus on erilainen. Pitäen tämän mielessä olemme suunnitelleet yleisimmät tilastohaastatteluun liittyvät kysymykset ja vastaukset auttaaksesi sinua menestymään haastattelussa.Seuraavassa on yleisimmät tilastotietohaastatteluominaisuudet, jotka voivat antaa sinulle hyvän perustan kielelle.
1. Nimeä ja selitä muutama menetelmä / tekniikka, jota tilastoissa käytetään tietojen analysointiin?
Vastaus:
Aritmeettinen keskiarvo:
Se on tärkeä tekniikka tilastossa. Aritmeettista keskiarvoa voidaan kutsua myös keskiarvoksi. Se on määrä tai määrä, joka saadaan summaamalla kaksi tai useampia lukuja / muuttujia ja jakamalla summa sitten lukujen / muuttujien lukumäärällä.
Mediaani:
Mediaani on myös tapa löytää tietopisteiden ryhmän keskiarvo. Se on numerojoukon keskinumero. Mahdollisuuksia on kaksi, datapisteet voivat olla pariton lukuryhmä tai se voi olla parillinen numeroryhmä.
Jos ryhmä on pariton, järjestä numerot ryhmässä pienimmästä suurimpaan. Mediaani on se, joka istuu tarkalleen keskellä ja yhtä suuri määrä sen kummallakin puolella. Jos ryhmä on parillinen, järjestä numerot järjestyksessä ja valitse kaksi keskimmäistä numeroa ja lisää ne sitten jaa kahdella. Se on kyseisen joukon mediaaninumero.
mode:
Tila on myös yksi tyypeistä keskiarvon löytämiseksi. Tila on luku, joka esiintyy yleisimmin numeroiden ryhmässä. Joissakin sarjoissa ei ehkä ole mitään tilaa; Joillakin voi olla kaksi tilaa, jota kutsutaan bimodaaliseksi sarjaksi.
Tilastotutkimuksessa kolme yleisintä tilastojen 'keskiarvoa' on keskiarvo, mediaani ja tila.
Vakiopoikkeama (Sigma):
Vakiopoikkeama on mitta siitä, kuinka paljon tietosi jakautuvat tilastoihin.
Regressio:
Regressio on analyysi tilastollisessa mallinnuksessa. Se on tilastollinen prosessi muuttujien välisten suhteiden mittaamiseksi; se määrittelee suhteen voimakkuuden yhden muuttujan ja muiden muuttuvien riippumattomien muuttujien sarjan välillä.
2. Selitä tilastoista?
Vastaus:
Kaksi tilastohaaraa ovat kuvaavat tilastot ja päättelytilastot.
Kuvailevat tilastot: Kuvailevissa tilastoissa tehdään yhteenveto näytteen tiedoista käyttämällä indeksejä, kuten keskiarvoa tai keskihajontaa.
Kuvailevat tilastot, menetelmät sisältävät datan näyttämisen, järjestämisen ja kuvaamisen.
Inferenssitilastot: Inferenssitilastot tekevät johtopäätöksiä tiedoista, jotka ovat sattumanvaraisia, kuten havaintovirheet ja otoksen variaatiot.
3. Luettele kaikki muut mallit, jotka työskentelevät tilastojen kanssa tietojen analysoimiseksi?
Vastaus:
Tilastot ja Data Analytics analysoivat tiedot ja auttavat yrityksiä tekemään hyviä päätöksiä. Ennustavat 'Analytics' ja 'Tilastot' ovat hyödyllisiä nykyisten tietojen ja historiallisen datan analysoimiseksi tulevien tapahtumien ennusteiden tekemiseksi.
4. Luettelo kentät, joissa tilastoja voidaan käyttää?
Vastaus:
Tilastoja voidaan käyttää monilla tutkimusaloilla. Alla on luettelo tiedostoista, joissa tilastoja voidaan käyttää
- tiede
- tekniikka
- liiketoiminta
- Biologia
- Tietokone Tiede
- Kemia
- Se auttaa päätöksenteossa
- Tarjoaa vertailun
- Selittää tapahtuman
- Ennusta tuleva tulos
- Arvio tuntemattomista määristä.
5. Mikä on lineaarinen regressio tilastoissa?
Vastaus:
Lineaarinen regressio on yksi ennustavassa analyysissä käytetyistä tilastollisista tekniikoista. Tässä tekniikassa tunnistetaan sen vaikutuksen voimakkuus, jonka riippumattomat muuttujat osoittavat syvennettyihin muuttujiin.
6. Mikä on otos tilastossa ja luetellaan näytteenottomenetelmät?
Vastaus:
Tilastollisessa tutkimuksessa otos on vain joukko tai osa kerättyjä tai käsiteltyjä tietoja tilastollisesta populaatiosta jäsennellyllä ja määritellyllä menettelyllä, ja otoksen elementit tunnetaan näytteenottopisteinä.
Alla on 4 näytteenottomenetelmää:
- Klusterinäyte: Klusterin näytteenottomenetelmässä populaatio jaetaan ryhmiin tai klusteriin.
- Yksinkertainen satunnainen: Tämä näytteenottomenetelmä yksinkertaisesti seuraa puhdasta satunnaisjakoa.
- Stratified: Kerrostuneessa näytteenotossa tiedot jaetaan ryhmiin tai kerroksiin.
- Systemaattinen: systemaattinen näytteenottomenetelmä poimii jokaisen väestön k: nnen jäsenen.
7. Mikä on P-arvo ja selitä se?
Vastaus:
Kun suoritamme hypoteesitestin tilastoissa, p-arvo auttaa meitä määrittämään tuloksemme merkityksen. Nämä hypoteesitestit eivät ole muuta kuin väestöstä tehdyn väitteen pätevyyden testaamista. Nollahypoteesi on tilanne, jossa hypoteesissa ja määritellyssä populaatiossa ei ole merkittävää eroa näytteenoton tai kokeellisen virheen vuoksi.
8. Mikä on tietotiede ja mikä on tietotekniikan ja tilastojen suhde?
Vastaus:
Data Science on yksinkertaisesti tietovetoista tiedettä, se sisältää automaattisten tieteellisten menetelmien, algoritmien, järjestelmien ja prosessien poikkitieteellisen kentän, jotta uutteet ja tiedot saadaan tiedoista missä tahansa muodossa, joko rakenteellisena tai rakenteettomana. Data Science ja Data Mining ovat samankaltaisia, molemmat tiivistävät hyödyllisen tiedon datasta.
Tietotieteet sisältävät matemaattiset tilastotiedot sekä tietotekniikan ja sovellukset. Yhdistämällä tilastotieteen, visualisoinnin, sovelletun matematiikan ja tietotekniikan näkökohdat Data Science muuttaa valtavan määrän tietoja oivalluksiksi ja tiedoiksi.
Tilastot ovat yksi tietotekniikan pääkomponentteja. Tilastot ovat matematiikan kaupan ala, jossa kerätään, analysoidaan, tulkitaan, järjestetään ja esitetään tietoja.
9. Mikä korrelaatio ja kovarianssi on tilastoissa?
Vastaus:
Kovarianssi ja korrelaatio ovat kaksi matemaattista käsitettä; näitä kahta lähestymistapaa käytetään laajasti tilastoissa. Sekä korrelaatio että kovarianssi muodostavat suhteen ja mittaavat myös kahden satunnaismuuttujan riippuvuuden. Vaikka työ on matemaattisesti samanlainen näiden kahden välillä, ne eroavat toisistaan.
Korrelaatio : Korrelaatiota pidetään tai kuvataan parhaana tekniikkana kahden muuttujan välisen mittauksen ja arvioinnin suhteen. Korrelaatio mittaa kuinka vahvasti kaksi muuttujaa liittyvät toisiinsa.
Kovarianssi : Kovarianssissa kaksi kohdetta vaihtelevat yhdessä ja se on mitta, joka osoittaa, missä määrin kaksi satunnaismuuttujaa muuttuu jaksossa. Se on tilastollinen termi; se selittää satunnaismuuttujien parin välisen systemaattisen suhteen, jolloin muutokset yhdessä muuttujassa ovat vastavuoroisesti vastaavalla muutoksella toisessa muuttujassa.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tilastollisiin haastatteluihin liittyvien kysymysten ja vastausten luetteloon, jotta ehdokas voi helposti hakea nämä tilastohaastattelukysymykset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja-
- SAS-järjestelmän haastattelukysymykset - 10 hyödyllistä kysymystä
- Maven -haastattelun kysymykset ja vastaukset Ylhäältä ja eniten kysyttyjä
- 10 erinomaista Tableau-haastattelukysymystä, jotka sinun on tiedettävä
- 6 hämmästyttävintä ohjelmistotestauksen haastattelua koskevaa kysymystä