Çok değişkenli analiz - Sınav
A) İki değişkenin analizi B) Tek bir değişkenin analizi C) Yalnızca sürekli değişkenlerin analizi D) Aynı anda birden fazla değişkenin analizi
A) Ki-kare testi B) T-testi C) ANOVA D) Temel bileşen analizi
A) Korelasyon analizi B) ANOVA C) Regresyon analizi D) Küme analizi
A) Tanımlayıcı istatistikleri belirlemek için B) Aykırı değerleri belirlemek için C) Hangi değişkenlerin iki veya daha fazla grup arasında ayrım yaptığını belirlemek D) Korelasyon katsayılarını belirlemek için
A) Korelasyon katsayılarını göstermek için B) Faktör analizinde tutulacak faktör sayısını belirlemek için C) Aykırı değerleri belirlemek için D) Veri noktalarını çizmek için
A) Aykırı değerleri bulmak için B) Yordayıcı değişkenlere dayalı olarak grup üyeliğini tahmin etmek C) Küme analizi gerçekleştirmek için D) Korelasyonları belirlemek için
A) Aykırı değerleri test etmek için B) Örneklem büyüklüğünü belirlemek için C) Faktör analizi yapmak için D) Çoklu değişkenler arasındaki ilişkileri ve varyansları anlamak
A) Değişkenler arasındaki korelasyon B) Değişkenlerin önemi C) Elde tutulması gereken faktör sayısı D) Değişkenlerin standart sapması
A) Regresyon analizi yapmak için B) Hipotezleri test etmek için C) İki değişken kümesi arasındaki ilişkileri incelemek için D) Bir değişken ile kendisi arasındaki korelasyonu bulmak için
A) Verilerdeki aykırı değerleri belirleme B) Hangi değişkenlerin grup üyeliğini en iyi tahmin ettiğini belirleyin C) Korelasyonlar için test D) Faktör analizi gerçekleştirin
A) Aykırı değerler mevcut olduğunda B) Değişkenler bağımsız olduğunda C) Yalnızca kategorik verilerle uğraşırken D) Değişkenler yüksek korelasyon gösterdiğinde
A) İki değişken kümesi arasındaki ilişkiyi belirlemek için B) Faktör yüklerini belirlemek için C) Aykırı değerleri belirlemek için D) Hipotez testi gerçekleştirmek için
A) İki değişkenli verileri çizme B) Faktör analizinin gerçekleştirilmesi C) Gruplar arasındaki farklılıkların test edilmesi D) Benzer gözlemleri kümeler halinde gruplama
A) MANOVA kategorik veri analizi için kullanılırken, ANOVA sürekli veri analizi için kullanılır B) MANOVA birden fazla bağımlı değişkeni aynı anda dikkate alırken, ANOVA tek bir bağımlı değişkene odaklanır C) ANOVA küçük örneklem büyüklükleri için uygunken, MANOVA büyük örneklem büyüklükleri için uygundur D) ANOVA karışık etkili modeller kullanırken, MANOVA sabit etkili modeller kullanır
A) Manhattan farklılıkları. B) Mahalanobis farklılıkları. C) Öklid farklılıkları. D) Ki-kare farklılıkları.
A) Sentetik değişkenler oluşturulması. B) Nesnelerin gruplara ayrılması. C) Çok değişkenli verilerin incelenmesi. D) Değişkenler arasındaki doğrusal ilişkilerin bulunması.
A) Ekstrapolasyon B) Regresyon C) Enterpolasyon D) Tamamlama
A) Ters-Wishart dağılımı B) Wishart dağılımı C) Çok değişkenli normal dağılım D) Hotelling'in T-kare dağılımı
A) R.A. Fisher B) Anderson C) Karl Pearson D) C.R. Rao
A) Boyut indirgeme B) Tanımlayıcı istatistikler C) Basit doğrusal regresyon D) Tek değişkenli analiz
A) SPSS B) DataPandit C) JMP D) MiniTab
A) Ters-Wishart dağılımı B) Hotelling'in T-kare dağılımı C) Çok değişkenli normal dağılım D) Wishart dağılımı
A) Tek değişkenli analiz B) Tanımlayıcı istatistikler C) Gizli yapıların keşfi D) Basit doğrusal regresyon
A) JMP B) MiniTab C) SPSS D) SciPy
A) Tanımlayıcı çıkarım B) Bayesçi çıkarım C) Tahminsel çıkarım D) Sıkılıkçı çıkarım
A) SPSS B) JMP C) MiniTab D) R
A) Basit doğrusal regresyon B) Kümeleme C) Tanımlayıcı istatistikler D) Tek değişkenli analiz
A) SPSS B) JMP C) SAS D) MiniTab
A) MATLAB B) JMP C) SPSS D) MiniTab
A) Wishart dağılımı B) Çok değişkenli normal dağılım C) Çok değişkenli Student-t dağılımı D) Ters-Wishart dağılımı
A) Eviews B) JMP C) MiniTab D) SPSS
A) JMP B) NCSS C) MiniTab D) SPSS
A) Stata B) SPSS C) JMP D) MiniTab
A) MiniTab B) JMP C) STATISTICA D) SPSS
A) JMP B) SIMCA C) SPSS D) MiniTab |
Şununla oluşturuldu: That Quiz —
diğer konu alanlarındaki kaynaklarla birlikte matematik testi üretim sitesi.