Benzer Ürünler

En Küçük Kareler Yönteminin Geometrik Yorumu

D&R120.00 TL

Pratik Uygulamalar

D&R76.00 TL

Ekonometrik Uygulamalar

D&R520.00 TL

Deney Tasarımı ve Genelleştirilmiş Ters Matrislerle İstatistik Analiz Yöntemleri

%6.82

D&R300.00 TL

Arapça Uygulamalar Kitabı

D&R200.00 TL

Amaca Yönelik Pazarlama

< 1 hafta

D&R171.50 TL

Muhasebe Manipülasyonları ve Tahmin Modelleri

D&R299.00 TL

Deneyimsel Turizmde Yenilikçi Uygulamalar

D&R239.00 TL

Narrative Terapide - Temel Uygulamalar

D&R150.00 TL

Doğrusal Regresyonda Alternatif Uygulamalar

D&R173.25 TL

Daha fazla

Satıcıdan aynı kategoride diğer ürünler

Evcil Hayvan Sahipliğinden Tüketim Olgusuna Genişletilmiş Benlik Teorisi Perspektifinden Fenomenolo

D&R299.00 TL

Dikkat Geliştirici 100 Etkinlik

D&R202.40 TL

Sağlıkta Fizik - Tıpta Görüntüleme Yöntemleri

D&R280.00 TL

100 Yılda Bilim 1923 - 2023 Birinci Cilt 1 (192 3 -1950)

D&R255.20 TL

Uluslararası Hukukta Koruma Sorumluluğu Kapsamında İklim Değişikliği ve Ekokırım Suçunun Analizi

D&R245.00 TL

Alternatif Yem Kaynakları

D&R290.40 TL

İran Ders Kitaplarında Şiileştirilmiş Pers Kimliği

D&R150.00 TL

Okul Öncesi Eğitim Ansiklopedisi Gelişim 2

D&R450.00 TL

Etkinlik Destekli Özel Öğretim Yöntemleri

D&R350.00 TL

Okul Öncesi Çocuklar İçin İş Sağlığı ve Güvenliği

D&R250.00 TL

İnovasyon Ekosistemi 2

D&R255.20 TL

Ürün bilgileri

Çoklu lineer regresyon modeli ve onun alışılmış en küçük kareler tahmini, hiç şüphesiz istatistikte yaygın şekilde kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntem bağımlı değişken ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye olanak sağlar. Genellikle pratikte klasik koşulların geçerli olmadığı görülür. Tüm bu klasik koşulların sağlanamamasının en küçük kareler (EKK) yöntemi üzerinde etkisi olmamasına rağmen, istatistik test sonuçları ve EKK in özellikleri etkilenir. Özellikle, y’nin elemanları eşit olmayan varyansa sahip ve/ya da ilişkili olduklarında, Var(y) artık skaler varyans-kovaryans matris değildir. Böylece EKK tahmin edici lineer yansız tahmin ediciler sınıfı içinde olmayı garanti edemez. Pratikte, y’nin doğru özelliklerini bilmekte zorlanırız. Bu nedenle Var(y) daha genel formda olduğunda geçerli tahmini incelemek önemlidir.Bu çalışma sekiz kısımdan oluşmaktadır. İlk yedi kısımda, Var(y) matrisi skaler varyans-kovaryans matrisi olmadığı durumda, tahminin etkinliğini geliştirmek için genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi tanıtılmış ve görünüşte ilişkisiz regresyon (SUR) ve heteroscedastic modellerde uygulamaları incelenmiştir. Son kısımda ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir.    (Tanıtım Bülteninden)  )

Fiyat Geçmişi