A.   北米宇宙局

C.   宇宙管理に対するニュートンの行動

D.   航空宇宙管理の国家反応

A.   不平等で比例的な反応。

C.   肯定的な反応。

D.   反応なし。

A.   運動学

B.   ダイナミクス

D.   熱力学

A.   運動学

C.   statics

D.   熱力学

B.   強制

C.   運動学

D.   ダイナミクス

A.   音の研究

C.   光の研究

D.   物理学の枝

B.   statics

C.   速度論

D.   ダイナミクス

A.   物理

B.   数学

C.   化学

A.   方向

B.   周波数

D.   強度

A.   想像上の数字

B.   素数

C.   スカラー量

B.   別の行

C.   平行線

D.   垂直線

A.   体に作用し、すべてが同じ方向にある力のシステム

B.   体に作用する力のシステムとすべてが互いに垂直に横たわっている

C.   体に作用する力のシステムとすべてが異なる飛行機にある

B.   コプラナーフォースシステム

C.   非共同力システム

D.   並列力システム

A.   2つのポイント

C.   複数のポイント

D.   共通点はありません

A.   同じ方向に特定の身体に作用するすべての力の大きさの合計。

C.   特定の身体に作用するすべての力の大きさの合計。

D.   多くの力が行動する体。

A.   オブジェクトの密度を見つけるプロセス

C.   オブジェクトの重みを見つけるプロセス

D.   オブジェクトのボリュームを見つけるプロセス

A.   体は休んでいて、力はありません

C.   体は力を経験せず、動いていません

D.   体が動いています

A.   任意の2つの粒子の相対的な位置が力の作用を変える体

B.   力のない体が加えられています

D.   力を経験しない体

A.   力の産物とその時点からの行動線の平行によって。

B.   力の産物とその時点からの行動線の垂直。

D.   その時点からの力と行動線によって。

A.   自由に偏向して回転できるビーム。

C.   片方または両端が固定されたビーム。

D.   両端を自由に偏向させるビーム。

A.   木材で作られた梁。

B.   端が固定されていないビーム。

C.   一方の端が固定されたビーム。

B.   ナイフエッジでのみサポートされるビーム

C.   サポートがないビーム

D.   ローラーでのみサポートされるビーム。

A.   言うことはできません

B.   場合によってのみ

D.   間違い

B.   木材の測定単位

C.   橋のスパン数

D.   航空機が燃料を補給せずに飛ぶことができる最大距離

B.   鉄道の一種

C.   道路上に伸びるビーム

D.   中央に1つのサポートがあるビーム

B.   2つ以上のビームで作られたサポートが一緒に接続されています。

C.   連続した材料で作られた荷重を含むビーム。

D.   故障の特異点がないビーム。

A.   ビームに負荷はありません。

B.   負荷はビーム上に均等に分布していません。

C.   負荷は、ビームの一部に均等に分布しています。

A.   古代の拷問装置

C.   ネクタイの一種

D.   建物内のサポートビーム

A.   人々が服を披露するイベント

B.   屋根の傾斜面と水平の間の角度

C.   大きな車両

A.   オブジェクトの動きに反対するのは力です。

C.   動きに反対するのは力です。

D.   オブジェクトの動きに反対するのは力です。

A.   静止摩擦

C.   スライド摩擦

D.   液体摩擦

A.   運動摩擦

B.   静止摩擦

D.   スライド摩擦

A.   摩擦を克服するために必要な力。

B.   オブジェクトを移動するのに必要な力の量。

D.   オブジェクトを停止するために必要な力の量。

A.   摩擦力の結果と摩擦係数の間の角度。

C.   通常の反応と摩擦係数の間の角度。

D.   通常の反応とオブジェクトの重量の間の角度。

A.   標高角

C.   うつ病の角度

D.   傾斜角

A.   鉄

C.   PVC

D.   木

A.   45-60

B.   60-90

D.   20-30

A.   時間比

C.   空間比

B.   重力が最も弱いポイント

C.   重力がゼロであるポイント

D.   重力が最も強いポイント

A.   質量の大部分が濃縮されるポイント

B.   体のバランスが取れているポイント

D.   体の真ん中

A.   リサーチ

B.   確率

C.   データ分析

A.   データを比較します

C.   特定のデータを超えて結論を出す

D.   将来のデータを予測する

A.   モード

B.   中央値

D.   平均

A.   垂直軸の周波数と水平軸の測定

B.   データの分布を示しています

C.   ヒストグラムは、データのグラフィカルな表現です

B.   人口のサンプル

C.   記述統計

D.   推論統計

A.   標準偏差の値

B.   平均の値

D.   モードの値

A.   最低値

B.   平均

C.   中央値

B.   データが互いにどれだけ離れているか

C.   データが平均にどれだけ近いか

D.   データの広がり

A.   サンプルの中央値

C.   サンプルの平均

D.   サンプルの合計

A.   正方形の標準偏差

B.   分散の正方形

C.   分散の標準偏差

A.   過去の観察を説明する能力

B.   2つの変数間の相関を決定します

D.   xが与えられたときにyの値を見つける

B.   xとyの正方形の合計を2で割っています。

C.   xとyの合計は、xとyの標準偏差の積に分けます。

A.   仮説のテスト

C.   母集団パラメーターの推定

D.   AもBも

A.   行動の研究

C.   数学の枝

D.   測定単位

B.   一部のメンバーのみが選択される可能性が同じです

C.   一部のメンバーは、選択される可能性が異なります

D.   すべてのメンバーは、選択される可能性が異なります

A.   固定間隔で順序付けられていないサンプリングフレームからユニットを選択することを含むサンプリングの方法

C.   ランダムな間隔で順序付けられたサンプリングフレームからユニットを選択することを含むサンプリングの方法

D.   ランダムな間隔で順序付けられていないサンプリングフレームからユニットを選択することを含むサンプリングの方法

A.   ポアソン分布

B.   ベルヌーリの分布

C.   二項分布

B.   歪んだ曲線

C.   対数曲線

D.   標準曲線

A.   統計学的に重要な

B.   デザインの欠陥

D.   ランダムなチャンス

A.   値が近いデータのセット

B.   データセットの合計

D.   一連のデータの平均

B.   ガイドビジネスの意思決定のための戦略

C.   過去のビジネストレンドの研究

D.   将来のビジネストレンドを予測する方法

A.   人々が社会的状況でどのように振る舞うかについての研究。

C.   人々がお金をどのように使用するかの研究。

D.   企業がどのように相互に相互作用するかについての研究。

A.   健康管理

C.   食品サービス

D.   小売り

B.   生物学

C.   天文学

D.   社会学

B.   病人を治すために

C.   負傷者を癒す

D.   死ぬことを慰めるために

A.   物理学の枝

C.   数字の研究

D.   ジオメトリのブランチ

B.   データから結論を引き出すことを扱うデータ分析の方法。

C.   データに基づいて予測を行うことに対処するデータ分析の方法。

D.   データを説明するモデルの作成を扱うデータ分析の方法。

B.   結論を引き出す

C.   関係を見つけるために

D.   データを説明します

A.   人口価値の見積もり

C.   母集団の標準偏差

D.   人口価値に関する仮説

B.   ある変数が別の変数に与える影響を評価するために使用される統計的手法

C.   特定の範囲内の値を表す数字

D.   システムの動作を説明するために使用される数学モデル

A.   データ収集の方法

C.   データの種類

D.   統計分析

A.   ランダム化対照試験

B.   A/Bテスト

C.   記述分析

A.   測定できないデータ

B.   カテゴリデータ

D.   順序付けられていないデータ

A.   2

B.   6

C.   4

A.   デジタル

C.   周期

D.   離散

B.   結果変数

C.   実験変数

D.   予測変数

A.   統計モデルの予測変数

B.   実験者によって操作されている独立変数

C.   従属変数に影響を与える外的変数

B.   名目レベル

C.   ランク付けすることはできません

D.   間隔レベル

B.   独立変数

C.   外的変数

D.   制御された変数

A.   実験者が実験中に制御する変数

C.   実験者が実験中に操作する変数

D.   測定されている変数

A.   =記号を使用してオブジェクトを比較できます

B.   ユニットには命令はありません

C.   スケールの開始または終了を示す値がありますが、絶対ゼロはありません

A.   順序

B.   間隔

C.   名目

A.   真のゼロはありません

C.   真のゼロのみが存在します

D.   間隔測定のすべての特性ですが、真のゼロはありません

A.   処理されたデータ

C.   セカンダリソースからのデータ

D.   組織によって収集および保存されているデータ

A.   一次リソースから収集されたデータ/情報

C.   すでに誰かによって収集されているデータ

D.   信頼できないデータ/情報

A.   画像とテキストを使用したナレーションの方法

C.   画像と音を使用したナレーションの方法

D.   単語と画像を使用したナレーションの方法

A.   すべてのアイテムの合計

B.   アイテムのサンプル

D.   アイテムの大きなグループ

A.   人口のすべてのメンバーは、選択の可能性が平等にはありません。

B.   人口のごく一部のみが選択されます。

C.   人口はランダムに選択されていません。

B.   人工データの使用

C.   統計手順の精度を決定します

D.   小さなグループに基づいて人口について結論を出す

A.   コンビニエンスサンプリング

B.   単純なランダムサンプリング

D.   体系的なサンプリング

A.   下限 - （クラスの数 +以前のクラスの数） *クラス幅/クラス周波数。

B.   上限 +（次のクラスの数 +クラス数への数） *クラス幅/クラス周波数。

D.   上限 - （クラスの数 - 次のクラスの数） *クラス幅/クラス頻度。

A.   さまざまなソースからデータを収集します

C.   意味のある方法でデータを整理します

D.   データをマシンで理解できる形式に変換する

B.   真の声明の間に虚偽の情報を意図的に配置します

C.   あなたが持っているデータの範囲から値を推測する

D.   教育を受けた推測をする

B.   傾向が続くと仮定します

C.   同様の状況からのデータを使用します

D.   限られた証拠に基づいて予測を行う

B.   可能性のあるイベント

C.   互いに影響を受けないイベント

D.   予測不可能なイベント

A.   実際のイベントを簡素化するため

B.   未来を予測する

C.   実際のイベントを理解するために

A.   図に番号を書かないでください

C.   木の左側から始めます

D.   木を描くために描きます

A.   許容可能な地域内の地域。

B.   帰無仮説が拒否される領域。

C.   帰無仮説が受け入れられる領域。

A.   グラフで表すことができるデータ。

B.   テーブルで表すことができるデータ。

D.   数値的に測定できるデータ。

A.   連続データ

B.   離散データ

C.   カテゴリデータ