Ders Notları İndİr

Çok Değişkenli İstatistik Lisans Bahar-Güz Dönemi ders notu

Çok Değişkenli İstatistik Lisans Bahar-Güz Dönemi

Çok Değişkenli İstatistik Lisans Bahar-Güz Dönemi - İçindekiler: 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 girişKesikli rasgele vektörMarjinal olasılık fonksiyonlarıKoşullu olasılık fonksiyonuKoşullu dağılım fonksiyonuKesikli rasgele değişkenlerin bağımsızlığıBeklenen değer ve özellikleriVaryans, Kovaryans, KorelasyonKoşullu beklenen değer ve koşullu varyansMultinominal (çok terimli) dağılımÇok değişkenli hipergeometrik dağılımSürekli rasgele değişkenlerin bağımsızlığıBeklenen değer ve özellikleriOrtalama vektörü ve kovaryans matrisiKarakteristik fonksiyonBeklenen değer vektörüBir matrisin özdeğer ve özvektörüRasgele vektörün parçalanmasıRasgele vektörlerin dönüşümüLineer birleşimlerin beklenen değer ve varyansının elde edilmesiÖrneklem ortalaması, Varyans-kovaryans matrisiÇok değişkenli normal dağılım ve özellikleriÇok değişkenli normal dağılımın parametrelerinin en çok olabilirlik tahminleri (EÇOTE,MLE)Kitle ortalama vektörü için sonuç çıkarımıHotelling T^2 ve olabilirlik oran testiEşanlı güven aralıklarıKitle ortalaması için büyük örneklem sonuç çıkarımıİki kitle için ortalama vektörlerinin karşılaştırılmasıKovaryans matrislerinin eşitliğine ilişkin test (Bartlett Testi)ANOVA(Varyans Analizi)ANOVA tablosuMANOVAMANOVA tablosuDeneme etkileri için eşanlı güven aralıklarıTemel (ana) bileşen analiziTemel bileşenlerin standartlaştırılmış değişkenlerden elde edilmesiÖrneklem ile temel bileşenlerin elde edilmesiTemel bileşen sayısının belirlenmesiFaktör analiziTahmin yöntemleriTemel bileşen (temel faktör) yöntemiEn çok olabilirlik yöntemiOrtak faktör sayısının belirlenmesiFaktör döndürmeDiskriminant analiziİki kitle için sınıflandırma ve ayrıştırma (fisher yöntemi)İki kitle için en iyi (optimal) sınıflandırma kuralıİki çok değişkenli normal kitlelerde sınıflandırmaHata oranlarıKümeleme analiziBenzerlik ölçüleriHiyerarşik olmayan kümeleme yöntemiUygun küme sayısının belirlenmesi Diğer çok değişkenli istatistiksel analiz dersi arama kriterleriçok 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, (29/03/2024 02:30)

Ders notu PDF formatında ve 8 MB büyüklüğünde.

Ders notu sistemde onaylanmış, indirilebilir.