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