1. *Care din următoarele extensii le poate obține un fișier creat în Microsoft Word? a..doc b..pdf c..txt d..xls e..mdp f..docx 2. *Care din următoare

Mărimea: px
Porniți afișarea la pagina:

Download "1. *Care din următoarele extensii le poate obține un fișier creat în Microsoft Word? a..doc b..pdf c..txt d..xls e..mdp f..docx 2. *Care din următoare"

Transcriere

1 1. *Care din următoarele extensii le poate obține un fișier creat în Microsoft Word? a..doc b..pdf c..txt d..xls e..mdp f..docx 2. *Care din următoarele reguli nu se recomandă la culegerea unui text în Microsoft Word: a. Tastarea unui spațiu dupa un semn de punctuație; b. Tastarea unui spațiu inaintea unui semn de punctuație; c. Tasarea de spații la începutul rândurilor; d. Tasarea unui singur spațiu e. Culegerea unui text în limba română fără diacritice. 3. *Dacă într-un document Word se dorește înserarea automată a cuprinsului, este necesar să... a. marcăm paragrafele ce vor apărea în cuprins b. stabilim locul unde va fi plasat cuprinsul în document c. stabilim citările din cuprins 4. *într-o sesiune Word, în vederea înserării automate a bibliografiei este necesar să.. a. stabilim stilul de afișare a citărilor b. Înserăm citările în text c. să marcăm citările ce vor apărea în bibliografie d. să stabilim locul în document unde dorim să apară bibliografia 5. *Un fișier cu extensia pdf poate fi vizualizat pe platforma Microsoft Windows doar cu aplicatia: a. Microsoft Word b. Adobe Reader c. Adobe Acrobat 6. Care dintre următoarele proprietăți nu corespunde formatului unui paragraf... a.... Alignment; b.... Font style; c.... Indentation Left; d.... Line Spacing e.... Spacing After. 7. Care dintre următoarele variante constituie optiune de aliniere atât orizontală cât și verticală în cadrul aplicatiei Microsoft Word 95, 97, 2000 sau 2002 (XP)... a.... Bottom; b.... Justify; c.... Left; d.... Right; e.... Top. 8. Ce este antetul (Header)și subsolul (Footer) într-un document Microsoft Word? a. Sunt informatii ce apar in marginile de sus și de jos ale fiecărei pagini dintr-un document. b. Sunt informații ce se adaugă la începutul și sfârșitul unui document c. Sunt informații ce apar în cuprinsul unui document 9. Cum realizați contopirea mai multor celule într-un tabel în Microsoft Word? a. Prin operația de copiere b. Prin apelarea opțiunii Merge Cells c. Prin apelarea opțiunii Split Cells d. Prin operația de ștergere 10. Cum realizati divizarea unei celule într-un tabel în Microsoft Word? a. Prin operația de copiere b. Prin apelarea opțiunii Merge Cells c. Prin apelarea opțiunii Split Cells 1

2 d. Prin operația de ștergere 11. Dacă într-un document Word s-a ales inserarea unei Footnote, aceasta va apărea a. În subsolul documentului b. În subsolul secțiunii c. În subsolul paginii d. în antetul paginii 12. Fișierele utilizatorilor au extensii implicite, condiționate de aplicațiile cu care au fost create. În cadrul următoarelor exemplificări, una dintre corespondente nu reflectă extensia implicită: a. Microsoft Word -.doc; b. Microsoft Excel -.xlt; c. Microsoft Paint -.bmp; d. Microsoft PowerPoint -.ppt e. Microsoft Notepad -.txt. 13. Formatul A4, orientat Portrait, corespunde următoarelor dimensiuni (Width x Height) exprimate în centrimetri: a x b x c. 21 x 29.7 d x Intr-un document Word, elementele unei liste numerotate sau a unei liste cu marcatori sunt: a. paragrafe b. secțiuni c. obiecte 15. În momentul înserării unui obiect în Microsoft Word, acesta este înserat: a. Ca un paragraf în linie cu textul b. Înconjurat de text c. În spatele textului d. In fața textului 16. În sistemele de operare Windows..., pentru copierea ferestrei active ca imagine grafică în Clipboard, se apasă: a. Alt+Space; b. Alt+Tab; c. Ctrl+Insert; d. Print screen. 17. Într-o sesiune Microsoft Word, deschiderea unui fișier document (prin File, Open sau Ctrl + O sau click pe butonul Open din bara de instrumente Standard) reprezintă: a.... o copiere în memoria internă; b.... o mutare din memoria internă în memoria externă; c.... o copiere în Clipboard; d.... o copiere din Clipboard în memoria externă. 18. Într-o sesiune Microsoft Word, salvarea initială (prin File, Save As sau Ctrl + S sau File, Save sau apăsând tasta functională F12) fără a închide documentul respectiv, reprezintă: a.... o copiere în memoria internă; b.... o mutare din memoria internă în memoria externă; c.... o copiere în Clipboard; d.... o copiere din memoria interna în memoria externă. 19. Într-o sesiune Word, alegerea fontului este un atribut la nivelul... a.... font-urilor; b.... unei casete de text; c.... unei pagini; d.... unui paragraf. 20. *într-o sesiune Word, cu documentul activ numit Test, ultimele acțiuni ale utilizatorului au fost: Ctrl+S (Save), Ctrl+A (Select All) și Enter. Care dintre următoarele solutii anulează efectul ultimei actiuni a.... Edit apoi Undo 2

3 b.... Ctrl+Z; c.... Click pe butonul Undo; d.... Alt+F4 și apoi N. 21. Într-o sesiune Word, în timpul editării continutului documentului curent, tasta Enter semnifică... a.... începutul unei secțiuni; b.... începutul unui paragraf; c.... sfârsitul unei secțiuni; d.... transmiterea unei comenzi. 22. Într-o sesiune Word, orientarea paginii este un atribut la nivelul... a.... font-urilor; b.... unei casete de text; c.... unei pagini; d.... unui paragraf. 23. Într-o sesiune Word, spațierea paragrafelor (Spacing) este un atribut la nivelul... a.... font-urilor; b.... unei casete de text; c.... unei pagini; d.... unui paragraf. 24. Într-o sesiune Word, spatierea rândurilor (Line spacing) este un atribut la nivelul... a.... font-urilor; b.... unei casete de text; c.... unei pagini; d.... unui paragraf. 25. Într-o sesiune Word, stabilirea dimensiunii paginii este un atribut la nivelul... a.... font-urilor; b.... unei casete de text; c.... unei pagini; d.... unui paragraf. 26. Un documet Word a fost salvat in formatul pdf. Ce înseamnă acest lucru? a. Fisierul poate fi citit doar cu versiuni inferioare ale aplicației Microsoft Word celei cu care a fost creat b. Fisierul poate fi citit doar cu versiuni superiaore ale aplicației Microsoft Word celei cu care a fost creat c. Fișierul păstrează macheta și aspectul documentului intacte astfel încât acesta arată exact cum a fost realizat și poate fi tipărit corect oriunde și pe orice imprimantă 27. *Selectati nivelurile de tehnoredactare a unui text cu aplicaía Word. a. La nivel de pagina b. La nivel de paragraf c. La nivel de cuvânt d. La nivel de caracter e. La nivel de document 28. *Care sunt tipurile de date cu care lucrează programul Excel a. etichete b. programe c. valori d. formule e. paragrafe 29. *în Excel, într-o formula de calcul operanzii pot fi: a. simboluri matematice b. constante c. referințe la celule d. funcții 30. Introducerea unei formule într-o celula a foii de calcul în Excel este precedată de: a. f(x) b. = 3

4 c. $ 31. În Excel celula A1 contine valoarea Ce va afișa Excel în celula A2 dacă în această celulă s-a introdus următoarea formulă: =IF(A1>;0;Plus;Minus) a. Minus b c. Plus 32. în Excel în urma unui calcul a fost afișat următorul rezultat: 1,2345E-07. Cum cititi aceasta valoare? a b c d e. Eroare de calcul 33. În Excel, copierea unei formule în foaia de calcul se face: a. relativ la poziția ei în foaia de calcul b. absolut la poziția ei în foaia de calcul c. subiectiv la poziția ei în foaia de calcul 34. În Excel, într-o formula de calcul, simbolul utilizat pentru operația de înmulțire este: a.. (punct) b. *(asterisc) c. x(ics) 35. Pentru a fixa poziția unei coloane sau linii într-o referință se utiliozează caracterul a. & b. % c. $ e. # 36. Un fișier Excel are: a. foi de calcul b. celule c. linii și coloane 37. Ce face "Wrap Text"? (In EXCEL) a. Transforma un numar in Text. b. Reduce dimensiunea textului pentru a încăpea în celula în care este introdus. c. Crește înălțimea celulei astfel încât să încapă textul din celula. d. Crește lățimea celulei astfel încât să încapă textul. e. Nu știu. 38. Dacă transformăm 100% din procentaj in număr, care va fi rezultatul? (în EXCEL) a. 100 b c. 1 d. 0 e. Nu știu. 39. Care din opțiunile de mai jos te poate ajuta sa identifici valorile duplicate de pe o coloana. a. Text to columns. b. Data validation. c. Remove duplicates. d. Conditional formatting. e. Nu știu. 40. Ce rol are simbolul $ din urmatoarea formula: f(x)=a1/$b$1? a. Nu are nici un rol. b. Blocheaza B1 astfel incât nu se va modifică atunci când copiem formula. 4

5 c. Trasformă B1 in număr, chiar dacă este text. d. Formatează rezultatul ca și "currency". e. Nu știu. 41. *Care este modul corect de a scrie suma a 3 celule (A1, A2 si A3)? ( în EXCEL) a. =SUM(A1, A2, A3) b. =SUM(A1:A2:A3) c. =SUM(A1; A2; A3) d. Nu știu. 42. Ce funcție mă poate ajuta să fac suma numerelor pozitive pe o coloana? a. IF b. SUM c. SUMIF d. POZ e. Nu știu. 43. Ce funcție mă poate ajuta să unesc conținutul a 2 celule? a. FIND b. CONCATENATE c. SUBSTITUTE d. REPLACE e. Nu știu. 44. Care e rezultatul următoarei formule: =month(today())-1 a. Eroare b. 0 c. Numarul lunii anterioare. d. Numarul lunii urmatoare e. Nu știu. 45. Cate serii de date putem avea intr-un grafic de tip "Pie"? a. 1 b. 2 c. 10 d. Număr nelimitat. e. Nu știu. 46. *Cum definiti o variabilă? a. Variabilele sunt proprietăți sau caracteristici ale unor evenimente sau obiecte sau persoane care poate lua valori diferite b. Variabilele sunt proprietăți care își asumă doar o valoare. c. Variabilele sunt valori sau atribute ce descriu o persoană sau un obiect. 47. O caracteristică care se schimbă de la individ la individ sau la același individ în timp sau ca răspuns la condițile de mediu, de boală de medicatie, etc, se numeste a. variabilă b. constantă c. eșantion d. populație 48. O cantitate care își asumă o singură valoare este a. variabilă b. constantă c. eșantion d. populație 49. *Populatiile statistice sunt: a. Mulțimi de elemente pe care se realizează un studiu statistic b. Populația statistică reprezintă mulțimea elementelor de aceeași natură care au una sau mai multe însușiri esențiale comune proprii elementelor cât și populației privită ca un tot unitar. c. Totalitatea unităților de informație care constituie obiectivul de interes al unei investigații. 5

6 50. Cele 2 părti ale statisticii sunt: a. Statistica descriptivă și statistica inferențială b. Populația și eșantionul c. prelevare de probe și scalarea probelor d. media aritmetică și mediana 51. Cu ce se ocupă statistica descriptivă: a. Descrierea sintetică a informației cuprinse într-un set de date. b. Tehnici și proceduri folosite pentru a face generalizări despre caracteristicile unei populații pe baza informațiilor culese de la un eșantion extras din populație. c. Extinderea proprietăților determinate pe un eșantion la întreaga populație 52. Eșantioanele statistice sunt: a. Elementele component ale unei populații b. Unitătile de informatie selecționate pentru a fi efectiv studiate. c. Elementele care formează efectivul, volumul unei populații d. Unități de măsură a variabilelor statistice 53. Care din următoarele exemple NU reprezintă o variabilă: a. Valoarea normală a numărului de trombocite sangvine b. Numărul intervențiilor chirurgicale pe zi ale unui spital c. Numărul de consultații ale unui ambulatoriu de specialitate d. Valoarea normală a numărului de hematii e. Numărul de zile din luna august 54. *Care din următoarele afirmatii sunt adevărate? a. Variabilele pot fi clasificate în variabile cantitative și variabile calitative b. Variabilele calitative pot fi variabile continue. c. Variabilele cantitative pot fi variabile discrete. 55. *Caracteristicile calitative se măsoară pe scala: a. nominală b. ordinală c. interval 56. *Care din următoarele variabile este nominală: a. Genul(F = feminin; M =masculin) b. Fumat(Da/Nu) c. Scala Likert (acord puternic, acord, dezacord, dezacord total) d. Alăptare (Da/Nu) e. Hepatita cronică tip C (1 =Nu; 2 =Da) 57. *Care din următoarele variabile sunt variabile calitative: a. Înălțimea măsurată în centimetrii b. greutatea măsurată în kg c. numărul de zile lucrătoare dintr-o lună d. numărul de zile însorite e. culoarea părului f. sexul g. valoarea medie a temperaturii 58. *Care din următoarele variabile sunt variabile continuă: a. Înălțimea în cm a pacientilor dintr-un salon b. numărul de etaje ale unei clădiri c. greutatea în kilograme ale unui vitel d. valoarea tensiunii arteriale sistolice e. pulsul inimii 59. *Care din următoarele variabile sunt variabile discrete: a. numărul pacientilor dintr-un salon b. numărul de etaje ale unei clădiri 6

7 c. greutatea în kilograme ale unui vitel d. valoarea tensiunii arteriale sistolice e. pulsul inimii 60. Care din următoarele răspunsuri reprezintă o variabilă discretă? a. Cățelul are lungimea de 45.2 cm. b. Cățelul are înălțimea de 22,3 cm. c. Cățelul are 5,4 kg. d. Cățelul are 30 de dinți. 61. Care din următoarele răspunsuri reprezintă o variabilă cantitativă? a. Cățelul are părul alb și negru. b. Cățelul are 2 ani c. Cățelul are părul lung. d. Cățelul are talia înaltă. 62. Identificati scala de măsurare pentru grosimea stratului de grăsime măsurat în mm. a. Nominal b. Ordinal c. Interval d. Raport 63. Identificati scala de măsurare pentru temperatura măsurată în grade Celsius a. Nominal b. Ordinal c. Interval d. Raport 64. Identificati scala de măsurare pentru următoarele categorii de haine: pantaloni, camasi, ciorapi, jachte. a. Nominal b. Ordinal c. Interval d. Raport 65. Identificati scala de măsurare pentru următoarele gradele militare: capitan, maior, colonel, general. a. Nominal b. Ordinal c. Interval d. Raport 66. Pe ce scală de măsurare se exprimă culoarea ochilor? a. nominală b. ordinală c. interval d. raport 67. O fermă are un efectiv de 120 de animale. Dintre acesștia 36 sunt bolnave. Ponderea animalelor bolnave în fermă este de : a. 30% b. 70% c. 36% 68. Indicatorii eșantionului sunt numiti: a. parametri b. statistici c. variabile d. constante 69. Indicatorii populației sunt numiti a. parametri b. statistici c. variabile d. constante 7

8 70. Poate fi calculată media pentru o serie de observatii de natură calitativă măsurată pe o scală nominală? a. Da b. Nu c. Nu sunt date suficiente pentru a putea răspunde. 71. Un nutriționist verifică efectul unei rețete pe un eșantion de 100 de porci selectați dintr-o fermă. Se cântăresc greutatea înainte și după administrarea probiotică. Nivelul mediu de porci din fermă este: a. parametru b. statistica c. P0pulatie d. variabila e. data f. esantion 72. Un nutriționist verifică efectul unei rețete pe un eșantion de 100 de porci selectați dintr-o fermă. Se cântăresc greutatea înainte și după administrarea probiotică. Porcii din fermă reprezintă: a. parametru b. statistica c. P0pulatie d. variabila e. data f. esantion 73. Un nutritionist verifică efectul unei rețete pe o probă de 100 de porci selectate dintr-o fermă. Se cântăresc greutatea înainte și după administrarea probiotică. Greutatea cântărită în acest experiment reprezintă: a. parametru b. statistica c. P0pulatie d. variabila e. data f. esantion 74. Un nutriționist verifică efectul unei rețete pe un eșantion de 100 de porci selectați dintr-o fermă. Se cântăresc greutatea înainte și după administrarea probiotică. Greutatea porcilor din fermă este: a. parametru b. statistica c. P0pulatie d. variabila e. data f. esantion 75. Un nutritionist verifică efectul unei rețete pe un eșantion de 100 de porci selectați dintr-o fermă. Cântăriți greutatea înainte și după administrarea probiotică. Porcii supuși experimentului reprezintă: a. parametru b. statistica c. P0pulatie d. variabila e. data f. esantion 76. Un nutriționist verifică efectul unei rețete pe un eșantion de 100 de porci selectați dintr-o fermă. Se cântăresc greutatea înainte și după administrarea probiotică. Greutatea medie a porcilor supuși experimentului este: a. parametru b. statistica c. P0pulatie d. variabila e. data f. esantion 8

9 77. Variabila care este răspunsul subiectului (subiectilor) observat și înregistrat de către experimentator este a. variabila dependentă b. variabila independentă c. variabila continuă d. variabila discretă 78. Variabila pe care o manipulează cercetătorul, care este definită explicit, măsurată sau măsurabilă este a. variabila dependentă b. variabila independentă c. variabila continuă d. variabila discretă 79. Care din următoarele NU SUNT obiective ale statisticii descriptive: a. observarea b. organizarea c. sintetizarea d. descrierea datelor e. analiza datelor 80. Care din următoarele tipuri de grafice este utilizat pentru reprezentarea grafică a frecventelor absolute: a. Graficul de tip linie b. Graficul de tip coloană c. Graficul boxplot d. Graficul pie 81. Care din următoarele tipuri de grafice este utilizat pentru reprezentarea grafică a frecventelor cumulate: a. Graficul linie b. Graficul coloană c. Graficul boxplot d. Graficul scaterplot 82. Care din următoarele tipuri de grafice este utilizat pentru reprezentarea grafică a frecventelor relative: a. Graficul de tip bară b. Graficul de tip linie c. Graficul de tip coloană d. Graficul scaterplot e. Graficul plăcintă 83. Care din următoarele valori apar pe un grafic BoxPlot a. Valoarea cea mai mică - prima quartilă - mediana - a treia quartilă - valoarea cea mai mare - valori aberante. b. Valoarea cea mai mică - prima quartilă - media - a teia quartilă - valoarea cea mai mare c. Valoarea cea mai mică - prima quartilă - modulul - a teia quartilă - valoarea cea mai mare - valori aberante. d. Nici una dintre aceste valori 84. Când se recomandă impărtirea pe clase a datelor observate? a. Atunci când datele observate sunt de natură calitativă măsurate pe scală nominală. b. Dacă numărul intrărilor în tabela de frecvente este mai mare ca 10 c. Atunci când există valori observate nule. 85. Ce este repartitia de frecvență? a. Este o evidentă care arată cât de des fiecare valoare (sau un set de valori) a variabilei în cauză apare în experimentul în cauză. b. Este un tabel ce conține observațiile făcute asupra unui eșantion c. Este un tabel ce conține tendința observațiilor făcute în urma unui experiment 86. Diagramă radială arată timpul petrecut în fiecare zi de către Andrei. Care este unghiul sectorului de cerc reprezentat în diagrama PIE alăturată pentru Sport. a. 14 b c d. 52 9

10 87. Graficul alăturat prezintă modul în care populatia de papagali, pe o insulă a scăzut pe parcursul perioadei de zece ani Măsurătorile au fost luate la începutul fiecărui an. Care a fost declinul total al populatiei papagal peste acel moment? a. 14 b. 42 c. 46 d Graficul alăturat arată modul de transport a unor studenti la școală. Câti studenti contine eșantionul studiat? a. 20 b. 21 c. 22 d Histograma este un grafic ce reprezintă : a. Frecvențele absolute ale unui tabel de frecvență b. Fiecare valoare în parte dintr-o serie de valori c. Indicatorii tendinței centrale a seriei 90. Seria de valori ce conține talia a 1132 de indivizi, are ca minim talia de 1,44m iar ca maxim, talia de 2,06m. Dorind să efectuăm o histogramă cu cel puțin 12 bare (deoarece numărul de indivizi este mare), vom lua lungimea claselor : a. Din 2 cm în 2 cm b. Din 5 cm în 5 cm c. Din 10 cm în 10 cm d. Din 1 cm în 1 cm 91. *Următoarele valori reperezintă ziua de incubare în urma unui posibil contact etiologic până la manifestarea unei boli infectioase: 7, 3, 5, 9, 8, 10, 6, 8, 4, 5, 3, 7, 6, 5, 4, 8, 8, 7, 10, 10, 3, 3, 5, 6, 7. Care dintre aceste valori corespunde unei frecvente relative egale cu 0,16 a. 3 b. 5 c. 10 d. 8 e Seria statistică a zilelor de incubatie pentru o boală infecto-contagioasă este următoarea: 7, 3, 5, 9, 10, 6, 8, 4, 5, 3, 7, 6, 5, 4, 8, 8, 7, 10, 10, 3, 3, 5, 6, 7, și 8. Procentul de pacienti cu mai putin de 8 zile de incubatie este: a. 68% b. 52% c. 84% d. 88% 93. Seria statistică a zilelor de incubatie pentru o patologie infecto-contagioasă este7, 3, 5, 9, 10, 6, 8, 4, 5, 3, 7, 6, 5, 4, 8, 8, 7, 10, 10, 3, 3, 5, 6, 7, și 8. Frecventa absolută cumulată crescător egală cu 6 corespunde la: a. 2 zile b. 3 zile c. 4 zile d. 6 zile e. 7 zile 94. Următoarele dare reprezintă vârsta primului episod de infarct miocardic pentru un eșantion de sex masculin: 39, 50, 26, 45, 71, 51, 33, 40, 40, 51, 66 și 63. Volumul acestui eșantion este: a. 66 b. 39 c. 11 d. 12 e. Nu se poate aprecia pe baza datelor puse la dispoziție 95. Următoarele valori reperezintă ziua de incubare în urma unui posibil contact etiologic până la manifestarea unei boli infectioase: 7, 3, 5, 9, 10, 6, 8, 4, 5, 3, 7, 6, 5, 4, 8,8, 7, 10, 10, 3, 3, 5, 6, 7, 8. Care din aceste valori corespunde unei frecvente absolute cumulate egală cu 10. a. 7 b. 5 10

11 c. 10 d. 8 e. Nu poate fi determinată cu aceste informații 96. Următoarele valori reperezintă ziua de incubare în urma unui posibil contact etiologic până la manifestarea unei boli infectioase: 7, 3, 5, 9, 10, 6, 8, 4, 5, 3, 7, 6, 5, 4, 8,8, 7, 10, 10, 3, 3, 5, 6, 7, 8. Care dintre aceste valori corespunde unei frecvente relative cumulate egală cu 0,68 a. 7 b. 5 c. 10 d. 8 e. Nu poate fi determinată cu aceste informații 97. Valorile hemoglobinei la 250 de pacienți sunt cuprinse între un minim de 7,9 și un maxim de 15,95. Dacă dorim să avem în jur de 9 clase și deci, 9 bare, vom lua lungimea claselor : a. Din 2 în 2 b. Din 3 în 3 c. Din 1 în 1 d. Din 0,5 în 0,5 98. Valorile unui test diagnostic aplicatla un eșantion de 15 pacienti spitalizati în intervalului Ianuarie - Martie 2019 în Timisoara sunt: 4, 7, 7, 9, 10, 11, 13, 15, 15, 15, 17, 17, 19, 19, și 20. După calcularea mediei, medianei și a modulului s-a identificat o eroare, una din valorile de 15 este egală de fapt cu 17. Următoarele măsuri ale centralitătii se vor modifica dacă data eronată este înlocuită cu valoarea reală: a. Doar media aritmetică b. Modulul c. Doar mediana si modulul d. Media și modulul e. media modulul și mediana 99. Dispersia unei serii de valori numerice este un indicator al: a. Tendinței centrale a valorilor seriei b. împrăștierii valorilor seriei c. Plaja de valori între care sunt cuprinse valorile seriei 100. * Care din următoarele afirmații este adevărată: Media unei serii de valori numerice este: a. Suma valorilor împărțită la numărul lor b. Mai mare decât valoarea minimă din serie c. Mai mică decât valoarea maximă din serie d. Un indicator al tendinței centrale a valorilor seriei *Care din următorii indicatori fac parte din categoria indicatorilor tendintei centrale? a. Amplitudinea b. Asimetria c. Boltirea d. Coeficientul de variație e. Deviația standard f. Media g. Mediana h. Modulul sau valoarea dominantă i. Varianța 102. *Care din următorii indicatori sunt indicatori ai formei distributiei? a. Amplitudinea b. Asimetria c. Boltirea d. Coeficientul de variație e. Deviatia standard f. Media g. Mediana h. Modulul sau valoarea dominata i. Varianța 11

12 103. *Care din următorii indicatori sunt indicatori ai variabilitătii? a. Amplitudinea b. Asimetria c. Boltirea d. Coeficientul de variație e. Deviatia standard f. Media g. Mediana h. Modulul sau valoarea dominata i. Varianța 104. *Forma unei distributii statistice poate fi apreciată cu ajutorul indicatorilor de : a. asimetrie b. boltire c. intensiate % din vacile unei ferme dau 8 l lapte la o mulsoare. Aceasta reprezintă: a. quartila unu b. mediana c. quartila trei 106. Ce sunt indicatori ai formei distributiei? a. Valori tipice, reprezentative, ce descriu distribuția în întregul ei. b. Valori care descriu caracteristica de împrăștiere a distribuției. c. Valori care se referă la forma curbei de reprezentare grafică a distribuției prin comparație cu o curbă normală Ce sunt indicatori ai variabilitătii? a. Valori tipice, reprezentative, ce descriu distribuția în întregul ei. b. Valori care descriu caracteristica de împrăștiere a distribuției. c. Valori care se referă la forma curbei de reprezentare grafică a distribuției prin comparație cu o curbă normală Ce sunt indicatorii tendintei centrale? a. Valori tipice - reprezentative - ce descriu distribuția în întregul ei. b. Valori care descriu caracteristica de împrăștiere a distribuției. c. Valori care se referă la forma curbei de reprezentare grafică a distribuției prin comparație cu o curbă normală Coeficientuil de variatie poate lua valori între: a. [0; 100%] b. [0; 3] c. [-0,3; 0,3] 110. Coeficientul de variatie se calculează după relatia: a. b. c Daca se adună o constantă la fiecare valoare a unei distribuții,ce se întâmpla cu media distribuției? a. crește cu acea valoare b. scade cu acea valoare c. rămâne neschimbată 112. Dacă deviatia standard a unei distribuții este 4, care este varianta? a. 1 b. 4 c

13 d Dacă media unei serii de valori este 10 și deviatia standard este 4, atunci coeficientul de variație este: a. 40% b. 20% c. 80% d. 10% 114. Dacă o serie de valori are în componență 21 de numere, atunci, pentru aflarea medianei, se ordonează valorile crescător și se ia: a. Valoarea a 11-a din șirul ordonat b. Media între valorile a 10 și a 11-a c. Media între valorile a 11 și a 12-a d. Valoarea a 10-a din șirul seriei de valori ordonat 115. Dacă o serie de valori are în componență 24 de numere, atunci, pentru aflarea medianei, se ordonează valorile crescător și se ia: a. Valoarea a 12-a din șirul ordonat b. Media între valorile a 11-a și a 12-a c. Media între valorile a 12-a și a 13-a d. Valoarea a 13-a din șirul seriei de valori ordonat 116. Dacă toate valorile unei distribuții sunt împărțite la o constantă, ce se întâmpla cu abaterea standard a distribuției? a. este multiplicată cu acea valoare b. este divizată cu acea valoare c. rămâne neschimbată 117. Indicatorii de asimetrie dau informatii asupra modului de repartizare a frecventelor de o parte și de alta a: a. valorii centrale a unei serii b. valorii varianței c. valorii coeficientului de variație 118. Indicatorii de boltire exprimă: a. modul de repartizare a fecvențelor de o parte sau alta a valorii minime a unei serii b. măsura aglomerării frecvențelor în zona centrală pe lângă medie c. măsura alungirii curbei frecvențelor spre plus infinit 119. In notatiile utilizate în statistica descriptivă, sigma ( ) se folosește pentru a desemna: a. Deviația standard a eșantionului b. Deviația standard a populației c. Varianța eșantionului d. Varianța populației 120. Media unei serii de valori numerice are următoarele proprietăți: a. Este egală cu cea mai mică valoare din serie b. Dacă schimbăm o valoare din serie mărind-o media se schimbă mărindu-se. c. Dacă schimbăm o valoare din serie, mărind-o, media se schimbă, micșorându-se d. Dacă ștergem o valoare din serie, media rămâne nemodificată 121. Media unei serii de valori numerice este un indicator al: a. Tendinței centrale a valorilor seriei b. împrăștierii valorilor seriei c. Plaja de valori între care sunt cuprinse valorile seriei d. Media nu este indicator statistic 122. Mediana seriei statistice formată din valorile 20, 40, 30, 20, 30, 20, 30, 20, 20, 10 este: a. 20 b. 24 c. 25 d Mediana reprezintă: a. valoarea caracteristicii purtată de majoritatea unităților populației 13

14 b. valoarea caracteristicii cel mai frecvent observate într.o distribuție c. valoarea caracteristicii care împarte seria statistică ordonată în două părți egale 124. Modul reprezintă: a. valoarea caracteristicii purtată de majoritatea unităților populației b. valoarea caracteristicii cel mai frecvent observate într-o distribuție c. valoarea caracteristicii care împarte volumul colectivității în două părți egale 125. Modulul seriei statistice formată din valorile 20, 40, 30, 20, 30, 20, 30, 20, 20, 10 este: a. 10 b. 20 c. 30 d. 40 e Parametrul statistic cel mai potrivit pentru tendinta centrală a datelor cantitative este: a. Modulul b. Mediana c. Media aritmetică d. Seria statistică e. Deviația standard 127. Pentru următorul set de date:2, 3, 3, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 9, 10, 12 media aritmetică este: a b. 8 c Quantilele sunt mărimi de pozitie care împart colectivitatea în: a. n-1 părți egale b. 4 părți egale c. 5 părți egale d. N părți egale 129. Rolul indicatorilor tendintei centrale ai unei distriobutii statistice este de a: a. sintetiza datele b. calcula mărimile relative c. aprecia gradul de dispersie al colectivității 130. Seria statistică reprezentată de volumul cardiac măsurat cu ajutorul ecografului are coeficientul de variatie egal cu Seria statistică este: a. relativ omogenă - media este suficient de reprezentativă b. omogenă - media este reprezentativă c. heterogenă - media are o reprezentativitate redusă d. relativ heterogenă, media este reprezentativă 131. Varianta se calculează după relatia: a. b. c *Care din următoarele definiții con siderați că este cea care definește noțiunea de experiment: a. Procedeu de cercetare în știință constând în provocarea intenționată a unor fenomene pentru a le studia în anumite condiții b. este o activitate a cărui rezultat este întâmplător 14

15 c. rezultatul unei probe 133. Care din următoarele afirmatii sunt corecte? a. Probabilitatea înseamnă frecvența relativă a apariției unui eveniment. b. Probabilitatea înseamnă frecvența de apariție unui eveniment. c. Probabilitatea înseamnă frecvența de apariției cumulată a unui eveniment Câte elemente are spațuiul de evenimente în cazul experimentului de determinare a grupei sanguine? a. 2 b. 4 c Probabilitatea unui eveniment poate lua valori în intervalul: a. [-1;1] b. [0;1] c. (0;1) 136. *Mărimea intervalului de încredere al unui parametru crește o dată cu: a. reducerea volumui eșantionului b. creșterea nivelului de încredere c. reducerea dispersiei 137. *Mărimea intervalului de încredere al unui parametru scade o dată cu scăderea: a. volumui eșantionului b. nivelului de încredere c. dispersia populației Verificarea normalitătii unei distributii se poate realiza pe cale grafică folosind: a. testul hi 2 b. dreapta Henry c. histograma 139. Cât de mare trebuie să fie un eșantion pentru a putea fi considerat suficient de mare? a. Orice eșantion având cel puțin 30 de valori este considerat eșantion mare. b. Orice eșantion având cel mult 30 de valori este considerat eșantion mare. c. Orice eșantion având cel puțin 10 de valori este considerat eșantion mare *Curba lui Gauss este o curbă care este: a. Simetrică față de medie b. Simetrică față de axa verticală c. Are un maxim în dreptul mediei d. Tinde asimptotic de la 0 spre plus infinit și spre minus infinit 141. *în ce privește curba Gauss este adevărat că: a. în intervalul [m ± s] se află aproximativ 68% din indivizii populației b. în intervalul [m ± 2s] se află aproximativ 95% din indivizii populației c. în intervalul [m ± 3s] se află aproximativ 99% din indivizii populației d. în intervalul [m ± 2s] se află aproximativ 90% din indivizii populației 142. Ce este estimarea punctuală? a. valoare care aproximează un parametru fără a se cunoaște precizia (respectiv marja de eroare) a aproximării. b. este o valoare care ne arată cât de precis este estimată media populației de către media eșantionului c. este o valoare care ne arată cât de mult ar fluctua media dacă am calcula-o pentru eșantioane diferite 143. Ce este estimarea interval? a. Estimare interval este atunci când se stabilește un interval [e± n] care cu o probabilitate dată p să includă valoarea adevărată a parametrului estimat n. b. este o valoare care ne arată cât de precis este estimată media populației de către media eșantionului c. valoare care aproximează un parametru, fără a se cunoaște precizia (respectiv, marja de eroare) a aproximării Eroarea standard a mediei este 15

16 a. Întotdeauna mai mică decât abaterea standard a populației. b. Întotdeauna mai mare decât abaterea standard a populației. c. Întotdeauna egală cu abaterea standard a populației *Eroarea standard a mediei crește odată cu a. scăderea volumului eșantionului b. creșterea volumului eșantionului c. creșterea deviației standard a eșantionului 146. Ce este intervalul de încredere? a. este un interval construit pe baza datelor observate în așa fel încât valoarea adevărată a parametrului apartine intervalului cu o anumita probabilitate. b. Intervalul de incredere este un șir de valori al unui estimator calculat astfel încât să includă valorile adevărate ale variabilei. c. este o valoare care ne arată cât de precis este estimată media populației de către media eșantionului 147. Ce este nivelul de încredere? a. este probabilitatea ca un interval de încredere al unui parametru să conțină valoarea adevărată a parametrului. b. este o valoare care ne arată cât de precis este estimată media populației de către media eșantionului c. este un interval construit pe baza datelor observate astfel încât valoarea adevărată a parametrului aparține acestui interval cu o anumită probabilitate Ce este marja de eroare? a. Reprezintă valoarea ce se adună și se scade din valoarea medie în vederea determinării intervalul de încredere b. este o valoare care ne arată cât de precis este estimată media populației de către media eșantionului c. este probabilitatea ca un interval de încredere al unui parametru să conțină valoarea adevărată a parametrului *Care din următoarele elemente NU sunt necesare pentru calculul intervalului de încredre. a. media b. eroarea standard a mediei c. z critic d. mediana e. modului 150. Pe un eșantion de 64 probe identice, un laborator a dat media concentrației compusului activ de 18mg/100ml, iar deviația standard a valorilor din seria de 64 rezultate a fost de 2mg/100ml. Din tabele, valoarea lui t pentru nivelul de încredere de 95% și 63 grade de libertate este 2. Intervalul de încredere al mediei este în acest caz: a. [ ] b. [17 18] c. [ ] d. [ ] 151. Dacă dintr-o populație extragem în mod repetat eșantioane foarte mari și la fiecare eșantion calculăm media, mediile astfel obținute vor fi: a. Distribuite apropiat de o distribuție Gauss b. Distribuite foarte diferit de o distribuție Gauss c. Distribuție Gauss 152. Cu probabilitatea de 95% intervalul de încredere pentru procentul de grasime în lapte al unui lot selecționat de 1000 de vaci din rasa bălțată românească este [3,12 ; 3,89]. Aceasta înseamnă că: a. Media procentului de grăsime în lapte al populației vacilor din rasa Bălațată românească este aproape sigur în acest interval b. Media de eșantionare este aproape sigur în acest interval c. Media procentului de grăsime în lapte al populației vacilor din rasa Bălațată românească este sigur în acest interval 153. *Regiunea de respingere a unei ipoteze este intervalul dintr-o distributie de probabilitate a unei statistici considerate în care: a. se respinge ipoteza nulă b. se acceptă ipoteza nulă c. se acceptă ipoteza alternativă 154. Regiunea de acceptare a unei ipoteze este intervalul dintr-o distributie de probabilitate a unei statistici considerate în care: a. se respinge ipoteza nulă b. se acceptă ipoteza nulă 16

17 c. se acceptă ipoteza alternativă 155. Într-un test bilateral, în legătură cu un parametru q, ipotezele care pot fi formulate sunt: a. b. c *Conditia de normalitate este cerută în aplicarea: a. testelor parametrice b. testelor neparametrice c. analiza regresiei 157. Pentru testarea egalitătii a două medii se folosește a. testul hi 2 b. testul t Student c. testul Fischer 158. în testarea ipotezelor cu privire la media unei distributii, în cazul eșantioanelor de VOLUM MARE, când sigma este cunoscut, statistica test se calculează după relatia: a. b. c în testarea ipotezelor cu privire la media unei distributii, în cazul eșantioanelor de VOLUM MARE, când SIGMA NU ESTE CUNOSCUT, statistica test se calculează după relatia: a. b. c În testarea ipotezelor cu privire la media unei distributii, în cazul eșantioanelor de VOLUM MIC, când sigma nu este cunoscut, statistica test se calculează după relatia: a. b. c *La verificarea ipotezelor statistice, stabilirea semnificatiei testului se poate face: a. pe baza valorii lui p b. pe baza valorii calculate a statisticii folosind efectiv datele din esantion (ales aleator). c. Aprecierea valorilor observate 162. în cazul testelor statistice, ipoteza nulă este respinsă dacă probabilitatea p de semnificatie a testului este: 17

18 a. < 0.05 b. >0.05 c. > în cazul testelor statistice, ipoteza nulă este acceptată dacă probabilitatea p de semnificatie a testului este: a. < 0.05 b. >0.05 c. > În cazul în care decizia testului se face pe baza valorii calculate, ipoteza nulă se respinge și se consideră că sunt diferente semnificative, dacă: a. valoarea calculată pentru testul statistic este în zona respinsă b. valoarea calculată pentru testul statistic este în zona acceptată c. valoarea calculată nu se găsește pe distribuția normală 165. Verificarea ipotezelor statistice se face: a. Cu ajutorul testelor statistice b. Cu ajutorulu intervalelor de încredere c. Cu ajutorul repartiției de frecvență 166. *în verificarea ipotezelor statistice se emit următoarele ipoteze: a. Ipoteza nulă b. Ipoteza alternativă c. Ipoteza adevărată d. Ipoteza falsă e. Ipoteza circumspectă 167. Dacă în urma efectuării unui test Student de comparare a mediilor, obținem p=0,78656, atunci: a. Se acceptă H0 b. Se respinge H0 c. Nu putem decide 168. Dacă în urma efectuării unui test Student de comparare a mediilor, obținem p=0,0256, atunci: a. Se respinge H0 b. Se acceptă H0 c. Nu putem decide 169. Dacă în urma efectuării unui test Student de comparare a mediilor, obținem p=0, , atunci: a. Se respinge H0 b. Nu se respinge H0 c. Nu putem decide 170. Dacă efectuăm testul t al lui Student, măsurători pereche: a. Loturile pot fi diferite ca volum b. Loturile trebuie să fie egale ca volum c. Loturile trebuie să aibă aceeași medie d. Sunt necesare 3 loturi 171. Rezultatul p al unui test statistic se interpretează astfel: a. Se respinge ipoteza de nul dacă p<0.05 b. Se respinge ipoteza de nul dacă p> Analiza de regresie este o metodă care permite: a. studierea și măsurarea relației care există între două sau mai multe variabile b. descoperirea legii realtive la forma legăturii dintre variabile c. măsurarea intensității legăturii dintre variabile 173. Într-o corelatie, variabila independentă este: a. variabila care explică variația altei variabile b. variabila estimată Y c. variabila care sintetizează toți factorii care influențează variabila Y 18

19 174. Într-o corelatie, variabila dependentă este: a. variabila care explică variația altei variabile b. variabila estimată Y c. variabila care sintetizează toți factorii care influențează variabila Y 175. Coeficientul de corelatie Person poate lua valori între: a. [-3, +3] b. [0,1] c. [-1;1] 176. Pentru testarea semnificatiei coeficientului Pearson se folosește: a. Testul Student b. Testul Fischer c. Testul hi Coeficientul de corelație calculat pentru doi parametri măsurați la 429 de pacienți este 0,829. Aceasta înseamnă că: a. cei doi parametri nu sunt corelați b. cei doi parametri sunt slab corelați c. cei doi parametri sunt puternic corelați d. Sunt prea puţine cazuri şi nu avem încredere în valoarea coeficientului 178. Coeficientul de corelație calculat pentru doi parametri măsurați la 429 de pacienți este -0,925. Aceasta înseamnă că: a. cei doi parametri nu sunt corelați b. cei doi parametri sunt anticorelați c. cei doi parametri sunt slab corelați d. Sunt prea puţine cazuri şi nu avem încredere în valoarea coeficientului 179. Coeficientul de corelație calculat pentru doi parametri măsurați la 12 de pacienți este 0,889. Aceasta înseamnă că: a. Cei doi parametri nu sunt corelați b. Cei doi parametri sunt slab corelați c. Cei doi parametri sunt corelați d. Sunt prea puţine cazuri şi nu avem încredere în valoarea coeficientului 180. Coeficientul de corelație calculat pentru doi parametri măsurați la 12 de pacienți este -0,889. Aceasta înseamnă că: a. Cei doi parametri nu sunt corelați b. Cei doi parametri sunt anticorelați c. Cei doi parametri sunt corelați d. Sunt prea puţine cazuri şi nu avem încredere în valoarea coeficientului 181. O dreaptă de regresie ne oferă: a. relație aproximativă între valorile a doi parametri b. relație exactă între valorile a doi parametri a. Traseul liniei frânte a poligonului frecvențelor 182. O dreaptă de regresie se calculează: a. Folosind mediile de eșantionare b. Folosind mediile și deviațiile standard c. Folosind metoda celor mai mari pătrate d. Folosind metoda celor mai mici pătrate În ecuația unei drepte de regresie, valorile care o determină sunt: a. Panta (slope) și ordonata la origine (intercept) b. Media și deviația standard c. Mediile de eșantionare d. Doar panta (slope) e. Doar ordonata la origine 184. Care este eroarea standard a mediei pentru urmatoarele date (s=2,52): (Daca raspunsul este cu zecimale, scrieti primele doua zecimale! ) 12, 9, 7, 4, 5, 6, 9, 5, 7 a b

20 c d Pentru o variabila statistica, numarul de apartii a unei valori in raport cu totalul valorilor reprezinta: a. frecventa absoluta b. frecventa cumulata c. frecventa relativa d. frecventa necumulata 186. Daca deviatia standard a unei distributii statistice este 9, cat este varianta? a. 3 b. 27 c. 18 d Existenta unei relatii pozitive perfecte intre doua variabile ne este ilustrata printr-un coeficient de corelatie de: a. -1 b. 0 c. 1 d Pentru a verifica daca mediile obtinute de doua loturi experimentale (n1=21, n2=24) pentru hemoglobina din sânge difera semnificativ, utilizam: a. testul t pentru esantioane independente b. testul z pentru esantioane independente c. testul t pentru esantioane dependente d. testul z pentru esantioane dependente 190. Operatia prin care facem extrapolarea concluziilor de la esantion la populatie se numeste: a. esantionare b. inferenta statistica c. deductie statistica d. experimentare 191. Care este valoarea modala pentru urmatoarele date: 12, 8, 7, 4, 5, 6? a. 6 sau 7 b c. nu exista in acest caz d. poate fi oricare din valorile date 192. In cazul variabilelor masurate prin scale nominale, care indicator al tendintei centrale calculam? a. media b. mediana c. modul (valoarea dominantă) d. media patratica 193. Pe ce tip de scala se exprima urmatoarea variabila: inaltimea la crupa? a. nominala b. ordinala c. interval d. raport 194. Numarul animalelor dintr-o ferma reprezinta o variabila cantitativa: a. continua b. calitativa c. discreta d. categoriala 195. Variabilele discrete sunt cele care: a. pot lua numai valori intregi b. pot lua orice valoare intr-un interval dat 20

21 196. Completati spatiul punctat cu varianta corecta.prezentarea seriilor statistice (tabela de frecvență) se face sub forma inșiruirii, a unor perechi de numere, în care primul element reprezintă caracteristica, iar al doilea, intotdeauna numerică, de apariție a caracteristicii respective. a. varianta b. frecventa c. variabila d. varianta 197. Amplitudinea de variatie se calculeaza cu ajutorul formulei: a. A = Xmax + Xmin b. A=X-Y c. A = Xmin - Xmax d. = Xmax - Xmin 198. Frecventa absolută cumulată crescator a ultimei valori distincte din seria statistică este intotdeauna egala cu: a. numarul de unitati din seria statistică; b. 1 sau 100% c. frecventa absoluta a ultimei valor distincte din seria statistică Semnul coeficientului de regresie(r) arata: a. directia legaturii b. intensitatea legaturii 200. * Prezentarea datelor statistice se face sub forma de: a. tabele statistice b. tabele de frecvente c. reprezentari grafice d. grupari statistice 201. *Coeficientul de variație mai mare de 50 % arată: a. media nu este reprezentativa b. variatie foarte mare c. media este reprezentativa 202. *Media aritmetica: a. este cea mai utilizata forma de medie; b. se foloseste cand fenomenul cercetat are variatii aproximativ constante ; c. se foloseste cand fenomenul creste in progresie geometrica Coeficientul de corelatie dintre două variabile cantitative (r= - 0,97). Ce legatura exista intre ele? a. Inversa - slaba b. Inversa - foarte puternica c. Directa - foarte slaba d. directa, puternica e. Directa - slaba 204. Se cunoaste dispersia ( 2 =121 u.m.). Să se calculeze abaterea standard. a. 9 u.m. b. 25 u.m. c. 35 u.m. d. 12 u.m. e. 11 u.m *Pentru o serie statistică se cunoaște: media aritmetică= 20 (u.m.) și deviația standard (14 (u.m.) Sa se calculeze coeficientul de variatie CV (%) si sa se interpreteze rezultatul. a. 70% b. 40% c. 55% d. media nereprezentativa, variatie mare; e. media strict reprezentativa, variatie mica; f. media reprezentativa, variatie mare. 21

22 206. Intr-o serie statistică observată ce conține variabile cantitative continue, valoarea modală (modulul) este: a. valoarea pozitivă cea mai mare b. valoarea negativă dar maximă în valoare absolută c. valoarea pozitivă sau negativă cu cea mai mare frecvență de apariție d. valoarea care maximizează dispersia e. valoarea care înregistrează cea mai mare abatere absolută față de medie 207. Indicatorii de dispersie (sau de împrăștiere) sunt: a. amplitudineda media dispersia b. mediana abaterea standard dispersia c. mediana aplitudinea media d. abaterea standard dispersia coeficientul de variație Indicatorii statistici pentru tendința centrală a valorilor unei serii de valori sunt: a. Media dispersia mediana b. media abaterea standard modul c. media dispersia excentricitatea d. Media mediana modulul Când NU se cunoaște varianta populatiei, limita inferioară a intervalului de încerdere pentru estimarea mediei unei populatii, în cazul eșantioanelor de volum n<120, este: a b c 210. Când SE cunoaște varianta populatiei, limita inferioară a intervalului de încerdere pentru estimarea mediei unei populatii, în cazul eșantioanelor de volum n>120, este: a 22

23 b c 211. Media aritmetică a numărului total de dinti cariati, căzuti și lipsă a unui eșantion de copii a fost de 1,75 cu o deviatie standard egală cu 1,71 (n=122). Intervalul de încredere de 95% asociat mediei este (Z? = 1,96): a b c d. Nu se poate calcula pe baza datelor puse la dispoziție 212. Calculati media pentru urmatoarea serie statistica: a. 5,42 b. 7,64 c. 7,5 d. 4, Histograma este un grafic ce reprezintă: a. Frecvenţele absolute ale unui tabel de frecvenţă b. Fiecare valoare în parte dintr-o serie de valori. c. Indicatorii tendinţei centrale a seriei *O histogramă reprezintă informaţia dintr-o serie de valori : a. Fără pierdere de informaţie. b. Cu pierdere de informaţie. c. Se pierde cu atât mai multă informaţie cu cât sunt mai puţine clase. d. Se pierde cu atât mai multă informaţie cu cât clasele au lungimi mai mari Intervalul de încredere pentru media calculată pe o serie de valori are interpretarea: a. Adevărata medie, cea care se aproximează, este aproape sigur în intervalul de încredere. b. Media de eşantionare, este aproape sigur în intervalul de încredere. c. Adevărata mediană, cea care se aproximează, este aproape sigur în intervalul de încredere. d. Este un interval în care de află aproape toate valorile din seria de valori *Pentru a găsi o aproximare a mediei de greutate la studenţii de la FMV, doi studenţi aleg câte un eşantion extras aleator de 40 şi respectiv 60 de subiecţi, şi calculează media de greutate, fiecare la eşantionul său. în acest caz: a. Media pe lotul de 40 de subiecţi va fi sigur mai paroape de realitate. b. Media pe lotul de 60 de subiecţi va fi sigur mai paroape de realitate. c. Media pe lotul de 60 de subiecţi va fi probabil mai paroape de realitate. d. Oricare din cele două medii obţinute poate fi mai aproape de realitate Media calculată pe un eşantion de 100 de subiecţi este totdeauna mai apropiată de media reală decât cea calculată pe un eşantion de 60 de subiecţi, deoarece: a. Eşantion mai mare, înseamnă totdeauna o precizie mai bună. b. Eşantion mai mic, înseamnă totdeauna o precizie mai slabă. c. Media pe eşantionul de 100, este mai probabil să fie mai apropiată de media reală Intervalul de încredere de 99% are ca diferenţe faţă de cel de 95%, următoarele: a. Intervalul de 99% este mai larg decât cel de 95%. b. Intervalul de 95% este mai larg decât cel de 99%. 23

24 c. Intervalul de 99% şi cel de 95% sunt la fel de largi. d. Nu putem şti dinainte care din cele două intervale este mai larg Dacă în urma efectuării unui test Student de comparare a mediilor, obţinem p=0,78656, atunci: a. Nu se respinge H0. b. Se acceptă H1 c. Se respinge H0. d. Nu putem decide *Respingerea ipotezei de nul când efectuăm un test de comparare a mediilor înseamnă: a. Cele două medii de eşantionare diferă semnificativ. b. Cele două medii ale populaţiilor din care provin loturile diferă. c. Cele două medii de eşantionare nu diferă semnificativ. d. Cele două medii ale populaţiilor din care provin loturile nu diferă Dispersia (varianța) unei serii de valori numerice are printre dezavantaje: a. Se măsoară cu unitatea de măsură a valorilor seriei, ridicată la pătrat. b. Indică şi tendinţa centrală a valorilor seriei. c. Nu se poate calcula cu exactitate Abaterea standard (deviația standard) unei serii de valori numerice are printre avantaje: a. Se măsoară cu unitatea de măsură a valorilor seriei. b. Indică şi tendinţa centrală a valorilor seriei. c. Nu se poate calcula dacă dispersia este negativă Mediana unei serii de valori numerice este: a. Egală cu media b. Un grafic c. Un număr d. Un tabel de frecvenţă 224. Stadiul evolutiv al unei maladii maligne este indicat să fie înregistrat prin simbolurile 0, I, II, III, IV, adică scala folosită este: a. Alfanumerică b. Numerică c. Ordinală d. Nominală 225. Grupa sanguină este o caracteristică ce trebuie înregistrată: a. Alfanumeric b. Numeric c. Ordinal d. Nominal 226. *Curba lui Gauss este o curbă care este: a. Simetrică faţă de medie b. Simetrică faţă de axa verticală c. Are un maxim în dreptul mediei d. Tinde asimptotic la 0 spre plus infinit şi spre minus infinit 227. *În ce priveşte curba Gauss este adevărat că: a. în intervalul [m -s,m + s] se află aproximativ 68% din indivizii populaţiei b. în intervalul [m - 2s,m + 2s] se află aproximativ 95% din indivizii populaţiei c. în intervalul [m - 3s,m + 3s] se află aproximativ 99% din indivizii populaţiei d. în intervalul [m -2s,m + 2s] se află aproximativ 90% din indivizii populaţiei 228. În urma efectuării unui experiment s-au obținut pentru următorii indicatori valorile: Media: 73.8 Deviația standard: 6.3 Mediana: 71 25th percentile: 61 75th percentile: 86 24

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ STATISTICA DESCRIPTIVĂ observarea Obiective: organizarea sintetizarea descrierea datelor Analiza descriptivă a datelor Analiza statistică descriptivă reperezintă un tip de analiză ce servește la descrierea,

Mai mult

Matematici aplicate științelor biologie Lab06 MV

Matematici aplicate științelor biologie  Lab06 MV LP06 - PREZENTAREA DATELOR STATISTICE (2). Realizarea tabelei de frecvență pentru datele grupate. Utilizarea funcției FREQVENCY și a opţinunii Histogram din Data Analysis Obiective: I. Realizarea tabelei

Mai mult

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation EXAMEN INFORMATICĂ MEDICALĂ ȘI BIOSTATISTICĂ 2017 Obiective Recapitulare materie Teme subiecte Exemple de probleme Organizare Scris Calculul notei finale Informația Sistemul binar, operații binare Cantitatea

Mai mult

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ Indicatori ai formei distribuţiei Atunci când valorile unei serii sunt distribuite nesimetric în jurul mediei, acest fapt este imposibil de surprins cu ajutorul indicatorilor de dispersie. S-au introdus

Mai mult

Matematici aplicate științelor biologie Lab05 MV

Matematici aplicate științelor biologie  Lab05 MV LP05 - PREZENTAREA DATELOR STATISTICE (1) Obiective: I. Prezentarea datelor prin tabele - Întocmirea tabelului de evidenţă primară Acest tabel conţine valori de observaţie distincte x i ale caracterului

Mai mult

Introducere în statistică

Introducere în statistică Tudor Călinici 2015 Diferenţierea dintre aplicaţiile descriptive şi aplicaţiile de tip inferenţial Familiarizarea cu terminologia specifică statisticii Variabila Populație statistică Eșantion Talie Bias

Mai mult

EXCEL FĂRĂ SECRETE Grafice şi diagrame

EXCEL FĂRĂ SECRETE Grafice şi diagrame EXCEL FĂRĂ SECRETE Grafice şi diagrame Cuprins 1. Introducere... 3 2. Crearea graficelor în Excel... 3 3. Mutarea şi copierea graficelor... 11 2 EXCEL FĂRĂ SECRETE- Grafice şi diagrame 1. Introducere Informaţiile

Mai mult

rrs_12_2012.indd

rrs_12_2012.indd Corelaţia dintre Produsul Intern Brut/locuitor şi Rata de ocupare a populaţiei model econometric de analiză Drd. Ligia PRODAN Academia de Studii Economice, Bucureşti Abstract Se prezintă evoluţia Ratei

Mai mult

Microsoft Word - Excel_3.DOC

Microsoft Word - Excel_3.DOC 4.3. Formatarea datelor. Precizarea formatului de afişare a datelor se efectuează prin meniul Format, comada Cells (care deschide caseta alăturată), eticheta Number, din lista Category, descrisă în continuare

Mai mult

Addendum Syllabus 6 Microsoft Excel 2010 REF Syllabus 6.0 Crearea unui nou registru de calcul pe baza unor șabloane disponibile local sau online

Addendum Syllabus 6 Microsoft Excel 2010 REF Syllabus 6.0 Crearea unui nou registru de calcul pe baza unor șabloane disponibile local sau online REF 1.1.2 Syllabus 6.0 Crearea unui nou registru de calcul pe baza unor șabloane disponibile local sau online Microsoft Excel este un program care manipulează date organizate matriceal în linii şi coloane

Mai mult

Matematici aplicate științelor biologie Lab09 MV

Matematici aplicate științelor biologie  Lab09 MV LP09- CORELAŢII ŞI REGRESII Considerații teoretice Legăturile care există între două variabile statistice pot fi studiate folosind două tehnici: CORELAȚIA și REGRESIA. CORELAȚIA arată cât de puternică

Mai mult

Addendum Syllabus 6 Microsoft Word 2016 REF Syllabus 6.0 Crearea unui document nou pe baza unor șabloane disponibile local sau online Microsoft

Addendum Syllabus 6 Microsoft Word 2016 REF Syllabus 6.0 Crearea unui document nou pe baza unor șabloane disponibile local sau online Microsoft REF 1.1.2 Syllabus 6.0 Crearea unui document nou pe baza unor șabloane disponibile local sau online Microsoft Word vă permite să creați documente cu un aspect profesional folosind șabloanele existente.

Mai mult

Biomatematica

Biomatematica (Caracteristici) variabile Serii (şiruri) statistice Populaţie statistică Eşantion statistic Randomizare Inferenţe statistice Statistica studiază mulţimi de observaţii efectuate asupra unor obiecte denumite

Mai mult

Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţi

Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţi Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţie statistică căreia i se cunoaşte dispersia σ 2. Pentru

Mai mult

GEOMORFOLOGIE LP

GEOMORFOLOGIE LP Geoinformatică_Laborator 11 Statistică geografică Statistica geografică este acea parte a geografiei care culege, sintetizează, descrie şi interpretează date referitoare la fenomene şi obiecte geografice.

Mai mult

Informație și comunicare

Informație și comunicare 3.1. Folosirea unui motor de căutare Alegerea unui motor de căutare Motorul de căutare este un program disponibil pe internet cu ajutorul căruia se pot căuta diferite informații. Această căutare se realizează

Mai mult

PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL

PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL ANUL ŞCOLAR 2011-2012 CLASA a IX-a În programa de concurs pentru clasa a IX-a sunt incluse conţinuturile programelor din clasele anterioare şi din etapele anterioare. 1. Mulţimi şi elemente de logică matematică.

Mai mult

Inserarea culorilor in tabele

Inserarea culorilor in tabele Prezentarea aplicaţiei Macromedia Dreamweaver http://ro.wikipedia.org/wiki/dreamweaver Macromedia Dreamweaver este o unealtă destinată creatorilor de pagini web. Dreamweaver a fost creat de Macromedia

Mai mult

Elemente de Web design

Elemente de Web design Limbajul HTML (II) Hypertext Markup Language Tabele Crearea unui tabel . Pentru a insera o linie într-un tabel se folosesc etichetele (table row) ( este opţională) O celulă

Mai mult

PROGRAMA DE EXAMEN

PROGRAMA DE EXAMEN CENTRUL NAŢIONAL DE EVALUARE ŞI EXAMINARE PROGRAMA DE EXAMEN PENTRU EVALUAREA COMPETENŢELOR DIGITALE EXAMENUL DE BACALAUREAT 2014 PROGRAMA DE EXAMEN PENTRU EVALUAREA COMPETENŢELOR DIGITALE I. STATUTUL

Mai mult

Microsoft Word - TIC5

Microsoft Word - TIC5 CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE CAPITOLUL 5 CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE În Capitolul 3, am văzut că putem utiliza codarea sursă pentru a reduce redundanţa inerentă a unei surse de informaţie

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Babeş-Bolyai, Cluj-Napoca 1.2 Facultatea Facultatea de Geo

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Babeş-Bolyai, Cluj-Napoca 1.2 Facultatea Facultatea de Geo FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Babeş-Bolyai, Cluj-Napoca 1.2 Facultatea Facultatea de Geografie 1.3 Departamentul Geografie al extensiilor,

Mai mult

OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1

OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1 OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR Prelucrarea imaginilor 2 Tipuri de operatii de prelucrare Clasificare dupa numarul de pixeli din imaginea initiala folositi pentru calculul valorii unui pixel din imaginea

Mai mult

Gheorghe IUREA Adrian ZANOSCHI algebră geometrie clasa a VII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA 45 Matematică. Clasa a VII-

Gheorghe IUREA Adrian ZANOSCHI algebră geometrie clasa a VII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA 45 Matematică. Clasa a VII- Gheorghe IUREA Adrian ZANOSCHI algebră geometrie clasa a VII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard 3 Algebră Capitolul I. MULŢIMEA NUMERELOR RAŢIONALE Identificarea caracteristicilor numerelor raţionale

Mai mult

1. Operatii cu matrici 1 Cerinte: Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A

1. Operatii cu matrici 1 Cerinte: Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A 1. Operatii cu matrici 1 Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A+B (adunare), aa (inmultire cu scalar), A-B scadere), AT (Transpusa),

Mai mult

fIŞE DE LUCRU

fIŞE DE LUCRU FIŞE DE LUCRU MICROSOFT OFFICE EXCEL FORMULE ŞI FUNCŢII EXCEL Obiective Aplicarea operaţiilor elementare şi a conceptelor de bază ale aplicaţiei Excel Utilizarea opţiunilor de formatare şi gestionare a

Mai mult

Dorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA

Dorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA Dorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 000 standard 3 10 PP Algebră Capitolul I. NUMERE REALE Competenţe specifice: Determinarea

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI

FIŞA DISCIPLINEI FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea 1 Decembrie 1918 Alba Iulia 1.2 Facultatea De Drept și Ştiinţe Sociale 1.3 Departamentul Ştiinţe Sociale 1.4

Mai mult

Furnicuţa şi-a construit un depozit pentru grăunţe

Furnicuţa şi-a construit un depozit pentru grăunţe Tema: CENTENARUL MARII UNIRI 100 de puncte Notă: Toate resursele necesare le găsiți în folderul OJTI_2018_TIC12_resurse, aflat pe Desktop. Pe Desktop veți crea un folder a cărui denumire coincide cu ID-ul

Mai mult

ANEXĂ

ANEXĂ CURTEA DE APEL BRAŞOV ANEXA nr. 2 la anunţul de ocupare a funcţiei vacante de CONSILIER (inginer constructor) Detalii referitoare la cunoştinţele minime necesare pentru încadrarea în nivelul mediu de operare

Mai mult

Universitatea Aurel Vlaicu din Arad Facultatea de Științe Exacte CONCURSUL INTERNAȚIONAL DE MATEMATICĂ ȘI INFORMATICĂ CAIUS IACOB Ediția a VIII-a SECȚ

Universitatea Aurel Vlaicu din Arad Facultatea de Științe Exacte CONCURSUL INTERNAȚIONAL DE MATEMATICĂ ȘI INFORMATICĂ CAIUS IACOB Ediția a VIII-a SECȚ Universitatea Aurel Vlaicu din Arad Facultatea de Științe Exacte CONCURSUL INTERNAȚIONAL DE MATEMATICĂ ȘI INFORMATICĂ CAIUS IACOB Ediția a VIII-a SECȚIUNEA TEHNOLOGIA INFORMAȚIEI, cls. XI-XII Subiectul

Mai mult

Addendum Syllabus 6 Microsoft Access 2016 REF Syllabus 6.0 Cunoașterea domeniilor în care se utilizează bazele de date Datorită potenţialului ma

Addendum Syllabus 6 Microsoft Access 2016 REF Syllabus 6.0 Cunoașterea domeniilor în care se utilizează bazele de date Datorită potenţialului ma REF 1.1.5 Syllabus 6.0 Cunoașterea domeniilor în care se utilizează bazele de date Datorită potenţialului mare de eficientizare a muncii, bazele de date îşi găsesc aplicaţii în diverse domenii: - transporturi

Mai mult

DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂT

DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂT DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂTRÂN Colecţia Matematică DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ

Mai mult

ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f

ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja far Mohammed ibn Musâ al- Khowârizmî în cartea sa intitulată

Mai mult

Информационная система персонализации, печати и учета документов об образовании

Информационная система персонализации, печати и учета документов об образовании Sistemul Informaţional Personalizare a Actelor de Studii (SIPAS) 2018-2019 Contacte http://www.ctice.md:8088/gimnaziul Telefon : (022) 44-32-37 actedestudii@ctice.gov.md Conţinutul 1 2 3 4 Locul de muncă

Mai mult

UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA Facultatea de Economie şi Administrarea Afacerilor Str. A.I. Cuza nr.13, cod Tel./Fax:

UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA Facultatea de Economie şi Administrarea Afacerilor Str. A.I. Cuza nr.13, cod Tel./Fax: UNIVERSITATEA DIN CRAIOVA Facultatea de Economie şi Administrarea Afacerilor Str. A.I. Cuza nr.13, cod 200585 Tel./Fax: +40251 411317 http://feaa.ucv.ro GHID PRIVIND ORGANIZAREA ŞI DESFĂŞURAREA EXAMENULUI

Mai mult

Microsoft Word - 2 Filtre neliniare.doc

Microsoft Word - 2 Filtre neliniare.doc 20 Capitolul 2 - Filtre neliniare 21 CAPITOLUL 2 FILTRE NELINIARE 2-1. PRELIMINARII Răspunsul la impuls determină capacitatea filtrului de a elimina zgomotul de impulsuri. Un filtru cu răspunsul la impuls

Mai mult

Noțiuni matematice de bază

Noțiuni matematice de bază Sistem cartezian definitie. Coordonate carteziene Sistem cartezian definiţie Un sistem cartezian de coordonate (coordonatele carteziene) reprezintă un sistem de coordonate plane ce permit determinarea

Mai mult

RS-1.3 LM.2

RS-1.3 LM.2 LINII DIRECTOARE PENTRU VERIFICAREA ADECVARII LA SCOP A METODELOR UTILIZATE ÎN LABORATOARELE DE ANALIZE MEDICALE CUPRINS 1. SCOP 2. DOMENIU DE APLICARE 3. DOCUMENTE DE REFERINŢĂ 4. DEFINIŢII 5. PRINCIPII

Mai mult

Înregistrator de temperatură şi umiditate AX-DT100 Instrucţiuni de utilizare

Înregistrator de temperatură şi umiditate AX-DT100 Instrucţiuni de utilizare Înregistrator de temperatură şi umiditate AX-DT100 Instrucţiuni de utilizare Introducere Înregistratorul de temperatură şi umiditate este prevăzut cu un senzor foarte exact de temperatură şi umiditate.

Mai mult

Slide 1

Slide 1 Gruparea (si clasificarea) fuzzy a datelor Introducere Aspecte teoretice generale Gruparea tranșantă Metode fuzzy FCM SC Utilizarea metodelor fuzzy în matlab. Exemplificare Introducere (1) Obiectivul grupării

Mai mult

TRADIȚIE ȘI EXCELENȚĂ FACULTATEA DE FIZICĂ Str. M. Kogălniceanu nr. 1 Cluj-Napoca, RO Tel.: / Fax:

TRADIȚIE ȘI EXCELENȚĂ FACULTATEA DE FIZICĂ Str. M. Kogălniceanu nr. 1 Cluj-Napoca, RO Tel.: / Fax: REGULAMENTUL FACULTĂŢII DE FIZICĂ DE ORGANIZARE ŞI DESFĂŞURARE A EXAMENULUI DE FINALIZARE A STUDIILOR NIVEL LICENŢĂ ŞI MASTERAT Examenul de finalizare a studiilor la nivel licenţă şi masterat la Facultatea

Mai mult

1

1 4.3. Amplificatoare de semnal mic Amplificatoarele de semnal mic (ASM) au semnalul amplificat mic în raport cu tensiunile de c.c. de polarizare a tranzistoarelor. Tranzistoarele funcţionează într-o zonă

Mai mult

CABINET MINISTRU

CABINET MINISTRU MINISTERUL FINANTELOR PUBLICE Agenţia Naţională de Administrare Fiscală Direcţia Generală a Finanţelor Publice a Judetului Iaşi Activitatea metodologie şi administrarea veniturilor statului Str. Anastasie

Mai mult

Utilizarea Internetului in Afaceri FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 1. Google Drive, Google Calendar, WeTr

Utilizarea Internetului in Afaceri FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 1. Google Drive, Google Calendar, WeTr LABORATOR 1. Google Drive, Google Calendar, WeTransfer.com PREZENTAREA LUCRARII DE LABORATOR Lucrarea de laborator isi propune sa prezinte modul de utilizare al instrumentelor Google Drive, Google Calendar,

Mai mult

ENVI_2019_matematica_si_stiinte_Test_2_Caietul_elevului_Limba_romana

ENVI_2019_matematica_si_stiinte_Test_2_Caietul_elevului_Limba_romana EVALUAREA NAŢIONALĂ LA FINALUL CLASEI a VI-a Anul școlar 2018-2019 Matematică şi Ştiinţe ale naturii TEST 2 Judeţul/sectorul... Localitatea... Unitatea de învățământ... Numele şi prenumele elevei/elevului......

Mai mult

Editorul de texte MS WORD

Editorul de texte MS WORD Ce este Microsoft Word este un procesor de text, parte a suitei (grupului) Microsoft Office. Microsoft Word este un procesor de text, parte a suitei (grupului) Microsoft Office. Un editor de text este

Mai mult

Facultatea de Științe Politice, Administrative și ale Comunicării Str. Traian Moșoiu nr. 71 Cluj-Napoca, RO Tel.: Fax:

Facultatea de Științe Politice, Administrative și ale Comunicării Str. Traian Moșoiu nr. 71 Cluj-Napoca, RO Tel.: Fax: Documentație pentru accesarea platformei e-learning de catre profesori Platforma de e-learning a facultății poate fi accesată la adresa http://fspac.ubbcluj.ro/moodle. Conturile profesorilor sunt create

Mai mult

Procesarea Imaginilor Laborator 3: Histograma nivelurilor de intensitate 1 3. Histograma nivelurilor de intensitate 3.1. Introducere În această lucrar

Procesarea Imaginilor Laborator 3: Histograma nivelurilor de intensitate 1 3. Histograma nivelurilor de intensitate 3.1. Introducere În această lucrar Procesarea Imaginilor Laborator 3: Histograma nivelurilor de intensitate 1 3. Histograma nivelurilor de intensitate 3.1. Introducere În această lucrare se vor prezenta conceptul de histogramă a nivelurilor

Mai mult

FIŞĂ DISCIPLINĂ 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galați 1.2 Facultatea Economie și Admini

FIŞĂ DISCIPLINĂ 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galați 1.2 Facultatea Economie și Admini FIŞĂ DISCIPLINĂ 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galați 1.2 Facultatea Economie și Administrarea Afacerilor 1.3 Departamentul Economie 1.4 Domeniul

Mai mult

1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x.

1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x. 1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x. Date de intrare: arr [] = {10, 2, 14, 4, 7, 6}, x =

Mai mult

Raportarea serviciilor de dializă la nivel CNAS

Raportarea serviciilor de dializă la nivel CNAS SISTEM INFORMATIC UNIC AL ASIGURĂRILOR DE SĂNĂTATE DIN ROMÂNIA INTEGRAT Raportarea serviciilor de dializă la nivel CNAS Manual de utilizare Versiune document: 1.2 RELEASED Creat: 13.09.2007 Ultima actualizare:

Mai mult

Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul

Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Generarea de numere aleatoare ( lab. 5) Numim variabilă aleatoare acea funcţie X : (Ω, δ, P) R, care în cazul mai multor experimente efectuate în condiţii identice

Mai mult

Anexă nr.5hsu nr. 80/2019 Ghidul Metodologic privind elaborarea şi prezentarea lucrării de certificare a competențelor PREAMBUL Prezentul ghid are dou

Anexă nr.5hsu nr. 80/2019 Ghidul Metodologic privind elaborarea şi prezentarea lucrării de certificare a competențelor PREAMBUL Prezentul ghid are dou Anexă nr.5hsu nr. 80/2019 Ghidul Metodologic privind elaborarea şi prezentarea lucrării de certificare a competențelor PREAMBUL Prezentul ghid are două obiective esenţiale: stabilirea structurii lucrării

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informa

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informa FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informatică 1.3 Departamentul Informatică 1.4 Domeniul de

Mai mult

Fâciu N. Maria-Ema CASA CORPULUI DIDACTIC BRĂILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICĂ ȘI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: Fâciu N. M

Fâciu N. Maria-Ema CASA CORPULUI DIDACTIC BRĂILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICĂ ȘI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: Fâciu N. M CASA CORPULUI DIDACTIC BRĂILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICĂ ȘI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: PROIECTUL UNITĂŢII DE ÎNVĂŢARE ALGORITMI Notă: filmele didactice, dezbaterile, jocurile

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galaţi 1.2 Facultatea Economie şi Admin

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galaţi 1.2 Facultatea Economie şi Admin FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galaţi 1.2 Facultatea Economie şi Administrarea Afacerilor 1.3 Departamentul Administrarea

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI

FIŞA DISCIPLINEI FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timişoara 1.2 Facultatea / Departamentul Chimie-Biologie-Geografie / Geografie 1.3 Catedra Geografie

Mai mult

Microsoft Word - C05_Traductoare de deplasare de tip transformator

Microsoft Word - C05_Traductoare de deplasare de tip transformator Traductoare de deplasare de tip transformator Traductoare parametrice. Principiul de funcţionare: Modificarea inductivităţii mutuale a unor bobine cu întrefier variabil sau constant. Ecuaţia care exprimă

Mai mult

Addendum Syllabus 6 Microsoft PowerPoint 2016 REF Syllabus 6.0 Crearea unei noi prezentări pe baza unor șabloane disponibile local sau online Mi

Addendum Syllabus 6 Microsoft PowerPoint 2016 REF Syllabus 6.0 Crearea unei noi prezentări pe baza unor șabloane disponibile local sau online Mi REF 1.1.2 Syllabus 6.0 Crearea unei noi prezentări pe baza unor șabloane disponibile local sau online Microsoft Office PowerPoint 2013 este o aplicație care vă permite să creați prezentări dinamice, cu

Mai mult

Matematici aplicate științelor biologie LP03 MV

Matematici aplicate științelor biologie  LP03 MV LP03 - UTILIZAREA PROGRAMULUI EXCEL Obiective: - Lucrul cu registre și cu foi de calcul - Formatarea celulelor - Utilizarea operatorilor aritmetici pentru calcularea formulelor - Introducerea formulelor

Mai mult

Logică și structuri discrete Limbaje regulate și automate Marius Minea marius/curs/lsd/ 24 noiembrie 2014

Logică și structuri discrete Limbaje regulate și automate Marius Minea   marius/curs/lsd/ 24 noiembrie 2014 Logică și structuri discrete Limbaje regulate și automate Marius Minea marius@cs.upt.ro http://www.cs.upt.ro/ marius/curs/lsd/ 24 noiembrie 2014 Un exemplu: automatul de cafea acțiuni (utilizator): introdu

Mai mult

Şcoala ………

Şcoala ……… Şcoala... Clasa a X-a Disciplina: Matematică TC + CD Anul şcolar: 07-08 TC = trunchi comun 35 săptămâni: 8 săptămâni semestrul I CD = curriculum diferenţiat Nr. ore: 3 ore / săptămână 7 săptămâni semestrul

Mai mult

Instructiuni licenta - 2

Instructiuni licenta - 2 Coperta, prima pagină ale Proiectului de Diplomă şi instrucţiuni de redactare 1. Conţinutul celor două pagini a) Coperta va conţine următoarele informaţii: - universitatea: Universitatea Politehnica din

Mai mult

Școala: Clasa a V-a Nr. ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ Nr. crt. Unitatea de

Școala: Clasa a V-a Nr. ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ Nr. crt. Unitatea de Școala: Clasa a V-a ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ de SEMESTRUL I. Recapitulare, iniţială. Numere - reprezentare comparare, estimare

Mai mult

Chertif Ionuț - Andrei Prietenul meu, calculatorul CLASA a V - a, 1 ora pe săptămână ARGUMENT Transformările societăţii româneşti din ultimii ani, dez

Chertif Ionuț - Andrei Prietenul meu, calculatorul CLASA a V - a, 1 ora pe săptămână ARGUMENT Transformările societăţii româneşti din ultimii ani, dez Prietenul meu, ul CLASA a V - a, ora pe săptămână ARGUMENT Transformările societăţii româneşti din ultimii ani, dezvoltarea şi răspândirea informaticii, impun o pregătire diversificată a tinerilor în acest

Mai mult

Microsoft Word - a5+s1-5.doc

Microsoft Word - a5+s1-5.doc Unitatea şcolară: Şcoala cu cls. I-VIII Sf. Vineri Profesor: Gh. CRACIUN Disciplina: Matematică Clasa a V-a / 4 ore pe săpt./ Anul şcolar 007-008 PROIECTAREA DIDACTICĂ ANUALĂ Număr săptămâni: 35 Număr

Mai mult

manual_ARACIS_evaluare_experti_v4

manual_ARACIS_evaluare_experti_v4 PLATFORMĂ DE EVALUARE ONLINE PENTRU EXPERȚII ARACIS Page 1 CUPRINS Cap 1. Procesul de evaluare 3 Cap 2. Procedura de înregistrare și evaluare 3 cap 3. Instrucțiuni de completare a formularului de înregistrare

Mai mult

Microsoft PowerPoint - curs5-DPT-2010V97 [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - curs5-DPT-2010V97 [Compatibility Mode] Diagnoza sistemelor tehnice Curs 5: Metode de detectare a defectelor bazate pe modele de semnal / Metode de detectare a defectelor / Teste statistice de detectare a modificarilor 3/ Testarea caracterului

Mai mult

Microsoft Word - Tsakiris Cristian - MECANICA FLUIDELOR

Microsoft Word - Tsakiris Cristian - MECANICA FLUIDELOR Cuvânt înainte Acest curs este destinat studenţilor care se specializează în profilul de Inginerie economică industrială al Facultăţii de Inginerie Managerială și a Mediului, care funcţionează în cadrul

Mai mult

Advance CAD 2016 SP1 Acest document descrie îmbunătățirile pentru Advance CAD 2016 Service Pack 1. Notă: Advance CAD 2016 Service Pack 1 este compatib

Advance CAD 2016 SP1 Acest document descrie îmbunătățirile pentru Advance CAD 2016 Service Pack 1. Notă: Advance CAD 2016 Service Pack 1 este compatib Advance CAD 2016 SP1 Acest document descrie îmbunătățirile pentru Advance CAD 2016 Service Pack 1. Notă: Advance CAD 2016 Service Pack 1 este compatibil cu Windows 10. NOUTĂȚI 1: IMPLEMENTAREA VARIABILEI

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI

FIŞA DISCIPLINEI FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timişoara 1.2 Facultatea / Departamentul Chimie-Biologie-Geografie / Geografie 1.3 Catedra Geografie

Mai mult

Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx

Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx 1.1 Generalităţi Algoritmii genetici fac parte din categoria algoritmilor de calcul evoluționist și sunt inspirați de teoria lui Darwin asupra evoluției. Idea calculului evoluționist a fost introdusă în

Mai mult

RAPORT FINAL Perioada de implementare: CU TITLUL: Analiza și testarea distribuției câmpului electric la izolatoare din materiale compozite p

RAPORT FINAL Perioada de implementare: CU TITLUL: Analiza și testarea distribuției câmpului electric la izolatoare din materiale compozite p RAPORT FINAL Perioada de implementare: 2016-2018 CU TITLUL: Analiza și testarea distribuției câmpului electric la izolatoare din materiale compozite pentru creșterea siguranței în funcționare Contract

Mai mult

Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec

Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec.2015 1 1 Verificarea ipotezelor în Toobox-ul Statistics Toobox-ul Statistics pune la dispoziţia utilizatorului

Mai mult

METODE NUMERICE ÎN INGINERIE

METODE NUMERICE ÎN INGINERIE METODE NUMERICE ÎN INGINERIE REZOLVAREA NUMERICĂ A SISTEMELOR DE ECUATII LINIARE Aspecte generale (1) (2) (3) (4) (5) Unicitatea soluţiei Un sistem de ecuaţii liniare are o soluţie unică numai dacă matricea

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1 FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1.3. Departamentul Ştiinţe Economice 1.4. Domeniul de

Mai mult

Capitolul 1 Interfaţa utilizator şi personalizarea mediului de lucru Excel Microsoft Excel este un program de calcul tabelar inclus în suita Office, c

Capitolul 1 Interfaţa utilizator şi personalizarea mediului de lucru Excel Microsoft Excel este un program de calcul tabelar inclus în suita Office, c Capitolul 1 Interfaţa utilizator şi personalizarea mediului de lucru Excel Microsoft Excel este un program de calcul tabelar inclus în suita Office, care organizează şi gestionează date sub un tipar matriceal.

Mai mult

manual_ARACIS_evaluare_experti_v5

manual_ARACIS_evaluare_experti_v5 PLATFORMĂ DE EVALUARE ONLINE PENTRU EXPERȚII ARACIS Page 1 CUPRINS Cap 1. Procesul de evaluare 3 Cap 2. Procedura de înregistrare și evaluare 3 cap 3. Instrucțiuni de completare a formularului de înregistrare

Mai mult

Curs de formare Informatică și TIC pentru clasa a V-a Portofoliu pentru evaluarea finală Tema: ELEMENTE DE INTERFAŢĂ ALE UNUI SISTEM DE OPERARE (DESKT

Curs de formare Informatică și TIC pentru clasa a V-a Portofoliu pentru evaluarea finală Tema: ELEMENTE DE INTERFAŢĂ ALE UNUI SISTEM DE OPERARE (DESKT Curs de formare Informatică și TIC pentru clasa a V-a Portofoliu pentru evaluarea finală Tema: ELEMENTE DE INTERFAŢĂ ALE UNUI SISTEM DE OPERARE (DESKTOP, PICTOGRAME, FEREASTRA) Nume și prenume cursant:

Mai mult

Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de

Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de clasă C 1. Vom considera sistemul diferenţial x = f(x),

Mai mult

C10: Teoria clasică a împrăștierii Considerăm un potențial infinit în interiorul unui domeniu sferic de rază a și o particulă incidentă (Figura 1) la

C10: Teoria clasică a împrăștierii Considerăm un potențial infinit în interiorul unui domeniu sferic de rază a și o particulă incidentă (Figura 1) la C10: Teoria clasică a împrăștierii Considerăm un potențial infinit în interiorul unui domeniu sferic de rază a și o particulă incidentă (Figura 1) la distanta b de centrul sferei. Alegem un sistem de coordonate

Mai mult

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Tipuri de studii clinice Descriere unui fenomen de sănătate Evaluarea unei atitudini terapeutice 1 Tipuri de studii clinice Domeniile cercetării clinice: 1. Descrierea unui fenomen de sănătate 2. Punerea

Mai mult

ANEXA 1 RECOMANDARI LICENTA

ANEXA 1 RECOMANDARI LICENTA UNIVERSITATEA SPIRU HARET FACULTATEA ŞTIINŢE JURIDICE, ECONOMICE ŞI ADMINISTRATIVE, BRAŞOV DEPARTAMENTUL ŞTIINŢE ECONOMICE PROGRAMUL DE STUDII DE MASTERAT: Dimensiunea europeană a managementului organizaţiei

Mai mult

I

I METODA VECTORIALĂ ÎN GEOMETRIE prof. Andrei - Octavian Dobre Această metodă poate fi descrisă după cum urmează: Fiind dată o problemă de geometrie, după explicitarea şi reprezentarea grafică a configuraţiei

Mai mult

DETERMINAREA CONSTANTEI RYDBERG

DETERMINAREA CONSTANTEI RYDBERG UNIVERSITATEA "POLITEHNICA" BUCUREŞTI DEPARTAMENTUL DE FIZICĂ LABORATORUL DE FIZICA ATOMICA SI FIZICA NUCLEARA BN-03 B DETERMINAREA CONSTANTEI RYDBERG DETERMINAREA CONSTANTEI RYDBERG. Scopul lucrării Determinarea

Mai mult

ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru

ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine numărul de operaţii efectuate de către un algoritm care determină

Mai mult

Microsoft Word - FiltrareaNyquist-rezumat.doc

Microsoft Word - FiltrareaNyquist-rezumat.doc Filtrarea semnalelor de date Necesitate - unul din efectele limitării benzii unui impuls rectangular de perioadă T s, datorită filtrării, este extinderea sa în timp, care conduce la apariţia interferenţei

Mai mult

UNIVERSITATEA TEHNICA FACULTATEA DE AUTOVEHI CULE RUTI ERE, MECATRONI CA si MECANI CA Ghid pentru redactarea, elaborarea şi prezentarea Proiectului de

UNIVERSITATEA TEHNICA FACULTATEA DE AUTOVEHI CULE RUTI ERE, MECATRONI CA si MECANI CA Ghid pentru redactarea, elaborarea şi prezentarea Proiectului de Ghid pentru redactarea, elaborarea şi prezentarea Proiectului de diplomă/ lucrării de disertaţie CUPRINS 1. Introducere - Cadrul general 2. Structura proiectului de diplomă/lucrării de disertaţie 3. Reguli

Mai mult

Laborator 3

Laborator 3 Laborator 3 Programare III săptămâna 8-12.10.2018 OBIECTIVE: - Folosirea modificatorilor unei clase (public, abstract, final) - Folosirea modificatorilor de acces în declaraţiile membrilor unei clase Noţiuni:

Mai mult

Raport Național

Raport Național EN VI 2015 Raport Național Analiza rezultatelor Evaluării naționale la finalul clasei a VI-a PROBA: MATEMATICĂ ȘI ȘTIINȚE EVALUAREA NAȚIONALĂ LA FINALUL CLASEI a VI-a 2015 Centrul Național de Evaluare

Mai mult

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos Galați 1.2 Facultatea Economie și Administr

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos Galați 1.2 Facultatea Economie și Administr FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos Galați 1.2 Facultatea Economie și Administrarea Afacerilor 1.3 Departamentul Administrarea Afacerilor

Mai mult

A.E.F. - suport laborator nr.10 sem.ii Analiza stării de contact între elemente 3D În acest laborator sunt atinse următoarele aspecte: analiza contact

A.E.F. - suport laborator nr.10 sem.ii Analiza stării de contact între elemente 3D În acest laborator sunt atinse următoarele aspecte: analiza contact Analiza stării de contact între elemente 3D În acest laborator sunt atinse următoarele aspecte: analiza contactului dintre două corpuri rigide definirea parametrilor de contact Se consideră problema prezentată

Mai mult

Subiectul 1

Subiectul 1 Subiectul 1 În fişierul Numere.txt pe prima linie este memorat un număr natural n (n

Mai mult

Cursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a ac

Cursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a ac Cursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a acestor funcţii: analiticitatea. Ştim deja că, spre deosebire

Mai mult

E_d_Informatica_sp_MI_2015_bar_02_LRO

E_d_Informatica_sp_MI_2015_bar_02_LRO Examenul de bacalaureat naţional 2015 Proba E. d) Informatică Varianta 2 Filiera teoretică, profilul real, specializările: matematică-informatică matematică-informatică intensiv informatică Toate subiectele

Mai mult

Windows 7

Windows 7 3. Lucrul cu fișiere 3.1. Administrarea fişierelor 3.1.1. Recunoaşterea tipurilor obişnuite de fişiere (procesare text, calcul tabelar, baze de date, prezentări, imagini, fişiere audio, fişiere video,

Mai mult

Anexa 4 - Metodologie de organizare şi desfăşurare a examenelor de finalizare a studiilor universitare de masterat, Departamentul de Ştiinte ale Educa

Anexa 4 - Metodologie de organizare şi desfăşurare a examenelor de finalizare a studiilor universitare de masterat, Departamentul de Ştiinte ale Educa Anexa 4 - Metodologie de organizare şi desfăşurare a examenelor de finalizare a studiilor at, Departamentul de Ştiinte ale Educației Valabilă pentru anul universitar 2018-2019 (actualizat 27.03.2019) I.

Mai mult