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