A) İki değişkenin analizi B) Tek bir değişkenin analizi C) Yalnızca sürekli değişkenlerin analizi D) Aynı anda birden fazla değişkenin analizi
A) ANOVA B) T-testi C) Ki-kare testi D) Temel bileşen analizi
A) Regresyon analizi B) Küme analizi C) Korelasyon 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) Veri noktalarını çizmek için B) Korelasyon katsayılarını göstermek için C) Faktör analizinde tutulacak faktör sayısını belirlemek için D) Aykırı değerleri belirlemek 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) 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) Hipotezleri test etmek için C) İki değişken kümesi arasındaki ilişkileri incelemek için D) Regresyon analizi yapmak için
A) Korelasyonlar için test B) Faktör analizi gerçekleştirin C) Verilerdeki aykırı değerleri belirleme D) Hangi değişkenlerin grup üyeliğini en iyi tahmin ettiğini belirleyin
A) Yalnızca kategorik verilerle uğraşırken B) Aykırı değerler mevcut olduğunda C) Değişkenler bağımsız olduğunda D) Değişkenler yüksek korelasyon gösterdiğinde
A) Faktör yüklerini belirlemek için B) Hipotez testi gerçekleştirmek için C) Aykırı değerleri belirlemek için D) İki değişken kümesi arasındaki ilişkiyi belirlemek için
A) Gruplar arasındaki farklılıkların test edilmesi B) Faktör analizinin gerçekleştirilmesi C) İki değişkenli verileri çizme D) Benzer gözlemleri kümeler halinde gruplama
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) Öklid farklılıkları. B) Manhattan farklılıkları. C) Mahalanobis farklılıkları. D) Ki-kare farklılıkları.
A) Nesnelerin gruplara ayrılması. B) Çok değişkenli verilerin incelenmesi. C) Değişkenler arasındaki doğrusal ilişkilerin bulunması. D) Sentetik değişkenler oluşturulması.
A) Regresyon B) Enterpolasyon C) Tamamlama D) Ekstrapolasyon
A) Çok değişkenli normal dağılım B) Hotelling'in T-kare dağılımı C) Wishart dağılımı D) Ters-Wishart dağılımı
A) R.A. Fisher B) Anderson C) C.R. Rao D) Karl Pearson
A) Tek değişkenli analiz B) Tanımlayıcı istatistikler C) Basit doğrusal regresyon D) Boyut indirgeme
A) DataPandit B) JMP C) SPSS D) MiniTab
A) Ters-Wishart dağılımı B) Çok değişkenli normal dağılım C) Hotelling'in T-kare dağılımı D) Wishart dağılımı
A) Tanımlayıcı istatistikler B) Basit doğrusal regresyon C) Gizli yapıların keşfi D) Tek değişkenli analiz
A) JMP B) MiniTab C) SPSS D) SciPy
A) Tanımlayıcı çıkarım B) Bayesçi çıkarım C) Tahminsel çıkarım D) Sıkılıkçı çıkarım
A) R B) JMP C) SPSS D) MiniTab
A) Tek değişkenli analiz B) Basit doğrusal regresyon C) Tanımlayıcı istatistikler D) Kümeleme
A) JMP B) MiniTab C) SAS D) SPSS
A) JMP B) MATLAB C) MiniTab D) SPSS
A) Çok değişkenli Student-t dağılımı B) Wishart dağılımı C) Ters-Wishart dağılımı D) Çok değişkenli normal dağılım
A) JMP B) SPSS C) MiniTab D) Eviews
A) SPSS B) NCSS C) JMP D) MiniTab
A) MiniTab B) Stata C) SPSS D) JMP
A) STATISTICA B) SPSS C) JMP D) MiniTab
A) JMP B) SIMCA C) MiniTab D) SPSS |