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