# Inferentiële statistiek (Data Science & ML) > Hypothesetoetsing, betrouwbaarheidsintervallen, p-value, t-test, chi-kwadraat, ANOVA, lineaire regressie - 24 gespreksvragen - Mid-Level - [Gespreksvragen: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen.md) ## 1. Wat is de nulhypothese (H₀) bij hypothesetoetsing? **Antwoord** De nulhypothese (H₀) is de standaardbewering die aanneemt dat er geen effect of significant verschil bestaat. Het is de hypothese die we proberen te verwerpen of niet te verwerpen op basis van de verzamelde gegevens. H₀ kan bijvoorbeeld stellen dat een nieuwe behandeling geen effect heeft in vergelijking met een placebo. De statistische toets evalueert of de gegevens voldoende bewijs leveren om deze hypothese te verwerpen ten gunste van de alternatieve hypothese (H₁). ## 2. Wat stelt de p-value voor in een statistische toets? **Antwoord** De p-value is de waarschijnlijkheid om een resultaat te verkrijgen dat ten minste zo extreem is als het waargenomen resultaat, aannemende dat de nulhypothese waar is. Een lage p-value (meestal < 0.05) geeft aan dat de waargenomen gegevens onwaarschijnlijk zijn onder H₀, wat leidt tot verwerping ervan. Let op: de p-value is niet de waarschijnlijkheid dat H₀ waar is, noch de waarschijnlijkheid dat de resultaten toevallig zijn. ## 3. Wat is een type I-fout in inferentiële statistiek? **Antwoord** Een type I-fout (vals positief) treedt op wanneer we de nulhypothese verwerpen terwijl deze daadwerkelijk waar is. Het significantieniveau α (vaak 0,05) vertegenwoordigt de maximaal aanvaardbare kans om deze fout te maken. Bijvoorbeeld, concluderen dat een medicijn effectief is terwijl het dat niet is, vormt een type I-fout. Deze fout wordt beheerst door de keuze van het significantieniveau. ## Nog 21 vragen beschikbaar - Wat is een type II-fout in inferentiële statistiek? - Wat stelt een 95%-betrouwbaarheidsinterval voor? Meld je gratis aan: https://sharpskill.dev/nl/login ## Andere Data Science & ML-sollicitatieonderwerpen - [Python-basisbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-basics.md): 25 vragen, Junior - [Python Objectgeoriënteerd Programmeren](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-oop.md): 20 vragen, Junior - [Python-datastructuren](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-data-structures.md): 20 vragen, Junior - [Git-Fundamenten](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/git-fundamentals.md): 18 vragen, Junior - [SQL-basisbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/sql-basics.md): 20 vragen, Junior - [NumPy-grondbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/numpy-fundamentals.md): 22 vragen, Junior - [Pandas-basis](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/pandas-basics.md): 22 vragen, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/jupyter-colab.md): 16 vragen, Junior - [SQL Joins & geavanceerde queries](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/sql-joins-advanced.md): 22 vragen, Mid-Level - [Geavanceerd Pandas](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/pandas-advanced.md): 24 vragen, Mid-Level - [Visualisatie met Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/matplotlib-seaborn.md): 20 vragen, Mid-Level - [Interactieve visualisaties met Plotly](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/plotly-interactive.md): 18 vragen, Mid-Level - [Beschrijvende statistiek](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/statistics-descriptive.md): 20 vragen, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/web-scraping.md): 18 vragen, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/bigquery-cloud.md): 18 vragen, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/feature-engineering.md): 22 vragen, Mid-Level - [Supervised ML: Regressie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-supervised-regression.md): 24 vragen, Mid-Level - [Supervised ML: Classificatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-supervised-classification.md): 24 vragen, Mid-Level - [Beslissingsbomen & Ensembles](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-trees-ensembles.md): 24 vragen, Mid-Level - [Ongesuperviseerd ML](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-unsupervised.md): 22 vragen, Mid-Level - [ML Pipelines & Validatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-pipelines-validation.md): 22 vragen, Mid-Level - [Tijdreeksen & Voorspelling](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/time-series-forecasting.md): 22 vragen, Mid-Level - [Fundamenten van Deep Learning](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/deep-learning-fundamentals.md): 24 vragen, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/tensorflow-keras.md): 22 vragen, Senior - [CNN en beeldclassificatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/cnn-image-classification.md): 24 vragen, Senior - [RNN & Reeksen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/rnn-sequences.md): 22 vragen, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/transformers-attention.md): 24 vragen, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/nlp-huggingface.md): 24 vragen, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/genai-langchain.md): 24 vragen, Senior - [MLOps en Deployment](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/mlops-deployment.md): 24 vragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/statistics-inferential