İstatistik Bölümü Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz ders notudur.

Çok değişkenli istatistiksel analiz lisans bahar ve güz dönemi ders notudur.

Varyans, ortalamaya göre ne kadar sapma olduğu hakkında bilgi verir. Varyans küçük olduğunda yapılan hata en aza indirgenir.

Çok değişkenli istatistiksel analiz ders notu içeriği:

• Çok değişkenli istatistiğe giriş
• Kesikli rasgele vektör
• Marjinal olasılık fonksiyonları
• Koşullu olasılık fonksiyonu
• Koşullu dağılım fonksiyonu
• Kesikli rasgele değişkenlerin bağımsızlığı
• Beklenen değer ve özellikleri
• Varyans, Kovaryans, Korelasyon
• Koşullu beklenen değer ve koşullu varyans
• Multinominal (çok terimli) dağılım
• Çok değişkenli hipergeometrik dağılım
• Sürekli rasgele değişkenlerin bağımsızlığı
• Beklenen değer ve özellikleri
• Ortalama vektörü ve kovaryans matrisi
• Karakteristik fonksiyon
• Beklenen değer vektörü
• Bir matrisin özdeğer ve özvektörü
• Rasgele vektörün parçalanması
• Rasgele vektörlerin dönüşümü
• Lineer birleşimlerin beklenen değer ve varyansının elde edilmesi
• Örneklem ortalaması, Varyans-kovaryans matrisi
• Çok değişkenli normal dağılım ve özellikleri
• Çok değişkenli normal dağılımın parametrelerinin en çok olabilirlik tahminleri (EÇOTE,MLE)
• Kitle ortalama vektörü için sonuç çıkarımı
• Hotelling T^2 ve olabilirlik oran testi
• Eşanlı güven aralıkları
• Kitle ortalaması için büyük örneklem sonuç çıkarımı
• İki kitle için ortalama vektörlerinin karşılaştırılması
• Kovaryans matrislerinin eşitliğine ilişkin test (Bartlett Testi)
• ANOVA(Varyans Analizi)
• ANOVA tablosu
• MANOVA
• MANOVA tablosu
• Deneme etkileri için eşanlı güven aralıkları
• Temel (ana) bileşen analizi
• Temel bileşenlerin standartlaştırılmış değişkenlerden elde edilmesi
• Örneklem ile temel bileşenlerin elde edilmesi
• Temel bileşen sayısının belirlenmesi
• Faktör analizi
• Tahmin yöntemleri
• Temel bileşen (temel faktör) yöntemi
• En çok olabilirlik yöntemi
• Ortak faktör sayısının belirlenmesi
• Faktör döndürme
• Diskriminant analizi
• İki kitle için sınıflandırma ve ayrıştırma (fisher yöntemi)
• İki kitle için en iyi (optimal) sınıflandırma kuralı
• İki çok değişkenli normal kitlelerde sınıflandırma
• Hata oranları
• Kümeleme analizi
• Benzerlik ölçüleri
• Hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemi
• Uygun küme sayısının belirlenmesi

Diğer çok değişkenli istatistiksel analiz dersi arama kriterleri

çok değişkenli istatistiksel analiz ders notları,çok değişkenli istatistiksel analiz pdf,çok değişkenli istatistiksel analiz ders notları pdf,çok değişkenli istatistiksel analiz konu anlatımı,çok değişkenli istatistiksel analiz özet,çok değişkenli istatistiksel analiz dersi,çok değişkenli istatistiksel analiz konuları,çok değişkenli istatistiksel analiz sınava hazırlık,kü çok değişkenli istatistiksel analiz ders notu,