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