İstatistiksel modelleme

1. İstatistiksel modelleme ekonomi, biyoloji, psikoloji gibi çeşitli alanlarda verileri analiz etmek ve yorumlamak için kullanılan güçlü bir araçtır. Değişkenler arasındaki ilişkileri temsil etmek ve gözlemlenen verilere dayanarak tahminler veya kararlar almak için matematiksel modellerin kullanılmasını içerir. Araştırmacılar, istatistiksel teknikleri uygulayarak verilerdeki örüntüleri, eğilimleri ve bağımlılıkları ortaya çıkarabilir, bu da değerli içgörüler ve bilinçli karar alma süreçleri sağlar. Model oluşturma, test etme ve iyileştirme süreci sayesinde istatistiksel modelleme, belirsizliği ölçmemize, hipotezleri doğrulamamıza ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarmamıza olanak tanır. Genel olarak, istatistiksel modelleme, verileri analiz etmek ve güvenilir sonuçlar çıkarmak için sistematik bir çerçeve sağlayarak çok sayıda disiplinde bilgi ve anlayışın ilerletilmesinde önemli bir rol oynar.

İstatistiksel modellemede regresyon analizinin amacı nedir?

A) Verilerin görsel temsillerini oluşturmak.
B) Kategorik verileri özetlemek için.
C) Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek.
D) Sayısal verilerin ortalamalarını hesaplamak için.

2. İstatistiksel modellemede 'uyum iyiliği' terimi neyi ifade eder?

A) Kullanılan istatistiksel test türü.
B) Modelin gözlemlenen verilere ne kadar iyi uyduğu.
C) Veri kümesinin boyutu.
D) Modeldeki değişken sayısı.

3. Aşağıdakilerden hangisi doğrusal regresyonun bir varsayımıdır?

A) Gözlemlerin bağımsızlığı
B) Homoscedasticity
C) Artıkların normal dağılımı
D) Doğrusallık

4. İstatistiksel modellemede 'aşırı uyum' terimi neyi ifade eder?

A) Bir model doğru olduğunda ve görülmemiş verilere iyi genelleme yaptığında.
B) Bir model çok basit olduğunda ve tahmin gücünden yoksun olduğunda.
C) Bir model çok karmaşık olduğunda ve verilerdeki gürültüyü yakaladığında.
D) Bir modelin eğitim verilerine mükemmel şekilde uyması ancak yeni verilerde başarısız olması.

5. İkili sonuçları tahmin etmek için hangi tür istatistiksel model uygundur?

A) Karar ağacı
B) PCA
C) Lojistik regresyon
D) ANOVA

6. İstatistiksel modellemede kümelemenin amacı nedir?

A) Benzer veri noktalarını kalıplara veya özelliklere göre bir arada gruplamak.
B) Veri noktalarını iki boyutlu bir uzayda çizmek için.
C) Sebep-sonuç ilişkilerini araştırmak.
D) Birden fazla değişkenden tek bir bileşik hesaplama oluşturmak için.

7. İstatistiksel bir modeli doğrulamak için yaygın bir yöntem nedir?

A) Ki-kare testi
B) Çapraz Doğrulama
C) Temel bileşen analizi
D) Regresyon analizi

8. İstatistiksel modellemede özellik mühendisliğinin amacı nedir?

A) Tüm modelleme sürecini otomatikleştirmek için.
B) Modeli eğitim verilerine tam olarak uydurmak için.
C) En önemli değişken hariç tüm girdi değişkenlerini kaldırmak için.
D) Model performansını iyileştirmek için mevcut verilerden yeni girdi değişkenleri oluşturmak.

9. İstatistiksel modellemede karışıklık matrisinin amacı nedir?

A) Bir veri kümesinin dağılımını özetlemek için.
B) Regresyon modellerinde doğrusallık varsayımını test etmek.
C) Lojistik regresyonda uyum iyiliğini değerlendirmek için.
D) Bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için.

Şununla oluşturuldu: That Quiz — matematik test uygulamalarının bir tıklama ötede olduğu yer.