Araştırma Senaryosu Paketi 7

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Sağkalım

1. R survival paketindeki Stanford kalp nakli verisinde (heart) 103 hasta, 172 (start, stop] satırı ve 75 ölüm vardır. Hastalar nakli bekleme süresinin ardından alır; transplant 0'dan 1'e geçen bir kovaryattır, ayrıca age, year (kabul yılı) ve surgery (önceki cerrahi) modele girer. Araştırmacı nakli başlangıçta sabit bir grup değişkeni olarak kodlarsa nakil alanların bekleme süresi boyunca 'ölümsüz' sayılacağını fark ediyor. Hangi MerQur analizi uygundur?

A) Aralık Sansürlü Sağkalım (ölüm zamanını iki ziyaret arasında sayarak) B) Survey-PHREG (hastaları örnekleme ağırlığıyla temsil ederek) C) Rekabet Eden Riskler (nakil ve ölümü iki rakip olay sayarak) D) Sıradan Cox regresyonu (transplant başlangıçta sabit 0/1 kodlanarak) E) Zamana Bağlı Cox Regresyonu (sayım süreci biçiminde)

Temel İstatistik · Kategorik Veri

2. SAS/STAT PROC FREQ Color örneğinde göz ve saç rengi sayımları Count sütununda tutulmakta ve veride çocukların bölgesini gösteren Region değişkeni de bulunmaktadır. Araştırmacı genel tabloya ek olarak göz-saç rengi ilişkisini her bölgede ayrı ayrı görmek istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) Region'ı 'Sütun 2' alanına atamak; saç rengi yerine bölge sütun değişkeni olarak kullanılır B) Region düzeylerini 'Sütun 1 / Sütun 2 düzey sırası' alanına yazarak tabloyu bölgelere ayırmak C) 'Monte Carlo p' ek çıktısını açmak; bölge düzeyleri rastgele tablolarda ayrı ayrı sınanır D) Region'ı 'Ağırlık (frekans) sütunu' alanına atamak; sayımlar bölgeye göre ağırlıklandırılır E) Region'ı 'Katman (kontrol)' alanına atamak; her bölge için ayrı tablo, χ², G² ve V verilir

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Kümeleme ve Boyut İndirgeme

3. iris verisinde DBSCAN uygulayan araştırmacı farklı yoğunlukta kümeler bulunabileceğini ve tek bir uygun ε değerinin kestirilemediğini fark ediyor. MerQur'da hangi ayar uygundur?

A) ε'u 0.01'e çekmek; bu değer otomatik ε'u devre dışı bırakarak duyarlılığı giderir B) 'Min. örnek'i 2 yapmak; DBSCAN farklı yoğunluktaki kümeleri kendiliğinden ayırır C) 'Uzaklık metriği'ni Chebyshev yapmak; kümeler arasındaki yoğunluk farkları eşitlenir D) 'Algoritma' için HDBSCAN; ε istemez ve farklı yoğunluktaki kümelere uyum sağlar E) 'z-standartlaştır'ı kapatmak; ham ölçekte farklı yoğunluklar kendiliğinden eşitlenir

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Sınıflandırma

4. R MASS paketindeki Pima.tr verisi 200 Pima kadınında diyabet durumunu (type, Yes/No; diyabet yaklaşık %35) ve yedi klinik ölçümü (gebelik sayısı, glukoz, kan basıncı, deri kalınlığı, BKİ, soy ağacı işlevi, yaş) içerir. Bir araştırmacı diyabetliler ile diyabetsizleri olabildiğince geniş bir boşlukla (marj) ayıran ve gerekirse çekirdek işleviyle eğri bir sınır kurabilen bir sınıflandırıcı kullanmak istiyor. RBF çekirdekli SVM test kümesinde 14 diyabetliden yalnız 5'ini yakaladı (duyarlılık .36). Azınlık sınıfındaki hataları daha çok cezalandırmak için hangi ayar seçilmelidir?

A) Derece (poly) 5 yapılır; yüksek dereceli polinom azınlık sınıfına ayrı bir ceza uygular. B) Dengesiz sınıflar: dengeli ağırlık; libsvm C'yi sınıf başına n/(K·n_k) ile çarpar. C) Çekirdek sigmoid seçilir; tanh dönüşümü azınlık sınıfı hatalarını daha çok cezalandırır. D) ε (epsilon) büyütülür; geniş duyarsız bant azınlık sınıfının cezasını kendiliğinden artırır. E) Test oranı 0.5 yapılır; büyük test kümesi azınlık sınıfı hatalarının ağırlığını artırır.

İlişki ve Regresyon · Ekonometri ve Nedensel Çıkarım

5. R causaldata paketindeki Kessler ve Roth (2014) organ bağışı verisinde 27 eyaletin çeyreklik kayıt oranları (Rate) izlenir (N = 162). Kaliforniya (ca) 2011'in 3. çeyreğinde yeni bir kayıt politikası başlatmış, diğer eyaletler başlatmamıştır; birim State, zaman Quarter_Num, sonra göstergesi after. Araştırmacı politikanın kayıt oranına ortalama etkisini klasik 2x2 farkların farkı modeliyle çift yönlü sınamak istiyor. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: Kaliforniya'da politika öncesi ve sonrası kayıt oranları eşittir; H₁: Önce ve sonra oranları farklıdır. B) H₀: Politika öncesi dönemlerde iki grubun eğilimleri farklıdır; H₁: Öncül eğilimler paraleldir. C) H₀: Kaliforniya ile kontrol eyaletlerinin politika öncesi kayıt oranları eşittir; H₁: Taban oranları farklıdır. D) H₀: Kaliforniya'daki önce-sonra değişim kontrol eyaletlerindeki değişime eşittir (δ = 0); H₁: δ 0'dan farklıdır. E) H₀: Örneklemde hesaplanan DiD tahmini -0.0225'e eşittir; H₁: Bu tahmin -0.0225'ten farklıdır.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Sınıflandırma

6. UCLA OARC binary.csv verisinde 400 lisansüstü başvurunun kabul durumu (admit, 0/1), GRE puanı (gre), not ortalaması (gpa) ve okul sıralaması (rank) bulunur. Bir eğitim araştırmacısı bu değişkenlerle kurulan lojistik modelin kabulü belirli bir eşikte ne kadar becerili ayırdığını gerçek beceri istatistiğiyle (TSS = duyarlılık + özgüllük - 1) özetlemek istiyor. Araştırmacı eşikten bağımsız bir özet değil, seçilen eşikteki beceriyi prevalanstan etkilenmeyen tek bir ölçütle raporlamak ve k-katlı çapraz doğrulamayla değerlendirmek istiyor. En uygun MerQur analizi hangisidir?

A) Gerçek Beceri İstatistiği; eşikteki duyarlılık ve özgüllüğü TSS'de birleştirip CV ile değerlendirir. B) Likert Ölçek Analizi; madde düzeyinde yanıt dağılımını ve katılım oranlarını betimler. C) ROC Eğrisi; tüm eşiklerdeki ayırma gücünü eşikten bağımsız tek bir AUC değeriyle özetler. D) Diskriminant Analizi; bilinen kabul gruplarını ayıran doğrusal fonksiyonları ve kanonik çözümü verir. E) Cronbach Alfa; aynı özelliği ölçen maddelerin iç tutarlılığını tek bir katsayıyla özetler.

Temel İstatistik · Parametrik Testler

7. UCLA exer verisinde (30 denek, 90 gözlem) nabız (pulse) üç egzersiz türünde (dinlenme, yavaş yürüyüş, koşu; denekler arası) üç zamanda (denek içi) ölçülmüştür. Araştırmacı nabzın zaman içindeki seyrinin egzersiz türüne göre değişip değişmediğini sınamak istiyor. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: zaman içindeki değişim üç grupta aynıdır; H₁: en az bir grupta seyir farklıdır B) H₀: üç zamanda nabız ortalaması eşittir; H₁: en az biri farklıdır C) H₀: üç grubun genel nabız ortalaması eşittir; H₁: en az biri farklıdır D) H₀: grupların kovaryans matrisleri eşittir; H₁: en az bir grubun matrisi farklıdır E) H₀: seyir gruplar arasında farklıdır; H₁: seyir üç grupta aynıdır

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

8. nhanes verisinde (n = 25) chl, bmi ve hyp değişkenlerinde %32 ile %40 arasında eksiklik vardır ve yalnız 13 vaka eksiksizdir. Araştırmacı chl ~ age + bmi + hyp regresyonunu kuracak; eksik satırları silmenin örneklemi neredeyse yarıya indireceğinden ve eksikliğin gözlenen değişkenlerle ilişkili olabileceğinden (MAR) endişe ediyor. En uygun yaklaşım hangisidir?

A) MNAR δ kaydırmalı atamayı ana analiz yapmak; MAR varsayımı gereksiz kalır B) Hiyerarşik Bayesci Regresyon; eksiklik örüntüsü grup etkisi olarak modellenir C) Çoklu Atama (FCS/MICE), her tamamlanmış veride OLS ve Rubin kurallarıyla havuzlama D) Liste bazında silmeyle Çoklu Doğrusal Regresyon; kalan 13 vaka yansız kestirim verir E) Eksik değerleri değişken ortalamasıyla tek kez doldurup ardından OLS kurmak

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

9. attitude verisinde (n = 30) rating ile complaints arasında Bayesci Pearson korelasyonu (uniform önsel, κ = 1) uygulanmış ve şu sonuç alınmıştır: r = 0.825, BF₁₀ = 720 316.9, ρ'nun sonsal medyanı 0.80, %95 kredibl aralık [0.62, 0.90]. Bu bulgunun en doğru yorumu hangisidir?

A) BF₁₀ çok büyük olduğundan şikâyetlerin iyi ele alınması değerlendirmeyi yükseltir; nedensel etki gösterilmiştir B) Aynı çalışma 100 kez yinelense elde edilecek aralıkların yaklaşık 95'i 0.62 ile 0.90 arasında kalır C) Sonsal medyan örneklem r'sinden küçük çıktığı için önsel sonucu bozmuştur; r = 0.825 raporlanmalıdır D) BF₁₀ değeri korelasyonun büyüklüğünü verir; ρ, yaklaşık 720 bin kat güçlü bir ilişkiye işaret eder E) Veri, ilişki hipotezini sıfır hipotezine göre yaklaşık 720 bin kat daha çok destekler; ilişki büyük ve pozitiftir

İlişki ve Regresyon · İlişki ve Çok Değişkenli

10. Bir spor bilimci SAS PROC CORR Fitness verisinde oksijen tüketimi (Oxygen) arttıkça koşu süresinin (RunTime) kısalacağını veri toplanmadan önce kuramsal olarak öngörüyor ve Pearson korelasyonunu MerQur'da sol yönlü sınamak istiyor. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: r = 0; H₁: r < 0 (örneklemde hesaplanan korelasyon katsayısı negatiftir) B) H₀: ρ ≤ 0; H₁: ρ > 0 (ana kütlede Oxygen ile RunTime pozitif ilişkilidir) C) H₀: ρ < 0; H₁: ρ ≥ 0 (ana kütlede iki değişken negatif ilişkili değildir) D) H₀: ρ ≥ 0; H₁: ρ < 0 (ana kütlede Oxygen ile RunTime negatif ilişkilidir) E) H₀: ρ = 0; H₁: ρ ≠ 0 (ana kütlede iki değişkenin ilişkisi 0'dan farklıdır)

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

11. Anselin'in Columbus suç verisinde (R spData, 49 mahalle) suç oranı (CRIME) konut değeri (HOVAL) ve gelirle (INC) açıklanmaktadır. Araştırmacı bir mahallenin suç oranının komşu mahallelerin suç oranından etkilenip etkilenmediğini, 5 en yakın komşulu satır standart W ile SAR modelinde sınamak istiyor. Bu soru için uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: ρ ≠ 0; H₁: ρ = 0 (komşu etkisinin yokluğu araştırma savıdır) B) H₀: λ = 0; H₁: λ ≠ 0 (hata terimleri komşular arasında ilişkilidir) C) H₀: yerel katsayılar her mahallede aynıdır; H₁: katsayılar yere göre değişir D) H₀: β_HOVAL = β_INC = 0; H₁: açıklayıcılardan en az biri etkilidir E) H₀: ρ = 0 (mekânsal gecikme yok); H₁: ρ ≠ 0 (komşuların suç oranı etkilidir)

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Zaman Serileri

12. R datasets nottem serisi, Nottingham'da 1920-1939 arasındaki aylık ortalama sıcaklıkları Fahrenheit olarak içerir (n = 240). Bir iklim araştırmacısı seriyi uzun dönem eğilim, yıllık mevsim deseni ve rastgele dalgalanma bileşenlerine ayırıp her ayın tipik mevsim etkisini görmek istiyor. Bu amaç için en uygun MerQur analizi hangisidir?

A) Mann-Kendall testi; seride monoton bir ısınma trendi olup olmadığını sınar. B) VAR; sıcaklığı başka serilerle birlikte karşılıklı etkileşim içinde modeller. C) ARIMA Tahmin; serinin önümüzdeki aylarına ilişkin öngörü ve aralık üretir. D) STL Mevsimsel Ayrıştırma; LOESS ile trend, mevsim ve artık bileşenlerini ayırır. E) GARCH; sıcaklık serisinin oynaklığındaki zamana bağlı değişimi modeller.

Temel İstatistik · Parametrik Olmayan Testler

13. UCLA OARC hsb2 verisinde 200 öğrenci üç program türünden (genel, akademik, mesleki) birinde yer almaktadır. Araştırmacı yazma puanını üç bağımsız grup arasında, normallik varsaymadan ve sıralara dayanarak karşılaştırmak istiyor. En uygun MerQur analizi hangisidir?

A) Kruskal-Wallis testi B) Wilcoxon işaretli sıralar testi C) Koşu testi D) Mann-Whitney U testi E) Friedman testi

İlişki ve Regresyon · Regresyon

14. Bambu döl denemesinde iki konum (üst grup) varsayılan olarak sabit alınmıştır. Araştırmacı ise bu iki konumu, bambunun yetiştirildiği konumlar evreninden rastgele seçilmiş bir örnek olarak görüyor ve aile farklarına ilişkin sonucu başka konumlara genellemek istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) Güven Düzeyi %99 seçilmeli; geniş aralık başka konumları da kapsar B) Üst grup (P) tipi Rastgele seçilmeli; R×P de rastgele olur C) Üst grup karşılaştırmaları Tukey HSD seçilmeli; düzeltme genellemeyi sağlar D) Kovaryat olarak konum eklenmeli; REML konumu evrene genelleştirir E) SS yöntemi Type III seçilmeli; kısmi kareler toplamı genellemeyi sağlar

İlişki ve Regresyon · Ekonometri ve Nedensel Çıkarım

15. Stata [R] heckman örnek verisi womenwk'te 2000 kadından yalnız çalışan 1343'ünün saatlik ücreti (wage) gözlenir; çalışmayanlarda wage boştur. Sonuç denkleminde eğitim ve yaş, seçim (çalışma) denkleminde evli olma, çocuk sayısı, eğitim ve yaş vardır. Araştırmacı evli olma ve çocuk sayısını seçim denklemine koyuyor, ancak sonuç denklemine koymuyor. Bu tercihin doğru gerekçesi hangisidir?

A) Seçimi etkileyip ücreti doğrudan etkilemeyen değişkenler dışlama kısıtı olarak modelin kimliğini sağlar. B) Ters Mills oranı yalnız sonuç denklemindeki değişkenlerden hesaplandığından bu ayrım SE'yi küçültür. C) Evli olma ve çocuk sayısı ücreti etkilemez; bu nedenle ikisi de analizden çıkarılmalıydı. D) Bu iki değişken kesik regresyonda alt kesme sınırını belirlediği için yalnız seçim denklemine konur. E) Seçim denklemindeki değişkenlerin sonuç denklemine de girmesi gerekir; aksi hâlde model kurulamaz.

İlişki ve Regresyon · İlişki ve Çok Değişkenli

16. SAS/STAT PROC VARCLUS örneğindeki JobRat verisinde (n = 103, 13 madde) ortalama bağlantılı değişken kümeleme yapılacaktır. Araştırmacı kaç küme seçeceğinden emin değildir ve farklı küme sayılarında açıklanan varyans oranının nasıl değiştiğini tek bakışta görmek istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) 'MAXEIGEN (bölücü)' alanına 0.7 girmek B) 'Küme arası korelasyon' ek çıktısını açmak C) 'Değişkenler' listesini yarıya indirmek D) 'R² ve 2. özdeğer' ek çıktısını açmak E) 'Dendrogram ve k taraması' ek çıktısını açmak

İlişki ve Regresyon · Regresyon

17. hsb2 verisinde (n = 200) science ~ math + female + socst + read modeli F(4, 195) = 46.69, p < .001, R² = .489 vermiştir. female katsayısı b = -2.0098 (p = .0508), %95 GA [-4.0268, 0.0072]; socst etkisi anlamsızdır (p = .424). female için en doğru yorum hangisidir?

A) p = .0508 olduğundan kızların fen puanı diğer değişkenler sabitken 5.08 puan düşüktür B) Cinsiyet fen başarısını belirler; kız olmak fen puanını nedensel olarak 2.01 puan düşürür C) Diğerleri sabitken kızların puanı 2.01 düşük kestirilir; fark %5 düzeyinde sınırda anlamsızdır D) Kızların fen puanının erkeklerinkiyle aynı olduğu kanıtlanmıştır; cinsiyet farkı yoktur E) R² = .489 olduğundan female değişkeni tek başına fen puanının yaklaşık yarısını açıklar

Temel İstatistik · Çok Seçimli Yanıtlar

18. Drugs verisinde Cochran Q anlamlı çıkıyor (Q(2) = 8.47, p = .014). Araştırmacı hangi ilaç çiftlerinin farklı olduğunu üç ikili karşılaştırmada ailesel birinci tip hatayı denetleyerek belirlemek istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) 'p düzeltmesi'ni Bonferroni yapıp 'Post-hoc'u Yok bırakmak; düzeltme genel Q değerine uygulanır B) 'p hesabı'nı Monte Carlo yapmak; ilaç çiftleri arasındaki karşılaştırmalar kendiliğinden düzeltilir C) 'Post-hoc' için ikili McNemar (kesin binom) ve 'p düzeltmesi' için Holm ya da Bonferroni D) Veriyi uzun biçime çevirmek; denek, koşul ve sonuç sütunlarıyla çiftler ayrı ayrı sınanır E) 'Güven Düzeyi'ni %80'e indirmek; böylece A-C ve B-C çiftleri anlamlı hale gelip rapora girer

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Zaman Serileri

19. R vars Canada verisinde dört çeyreklik makro seri (prod, e, U, rw) düzeyde durağan değildir ve zamanla sürüklenir. Bir iktisatçı bu seriler arasında uzun dönemde birlikte hareket etmeyi sağlayan bir ya da birden çok denge ilişkisi olup olmadığını sınamak istiyor. Johansen iz testi (K = 2, kısıtlı sabit) λ_iz(r = 0) = 105.84 (%5 kritik 53.12), λ_iz(r ≤ 1) = 42.31 (34.91), λ_iz(r ≤ 2) = 17.39 (19.96) verdi; Engle-Granger τ = -2.31, p = .762. En doğru yorum hangisidir?

A) Engle-Granger p = .762 olduğundan seriler arasında uzun dönem denge ilişkisi bulunmadığı kanıtlanmıştır; Johansen sonucu bu yüzden geçersizdir. B) İz istatistikleri p değeri gibi okunur; 105.84 değeri .05'ten büyük olduğundan eşbütünleşme yokluğu reddedilemez. C) %5 düzeyinde iki eşbütünleşme ilişkisi vardır (r = 2); Engle-Granger'ın bulamaması tek vektörle sınırlı ve düşük güçlü olmasındandır. D) %5 düzeyinde üç eşbütünleşme ilişkisi vardır (r = 3); üç iz istatistiğinin üçü de pozitif ve büyük değerlidir. E) r = 0 reddedildiği için seriler düzeyde durağandır; bu durumda eşbütünleşme yerine doğrudan düzeyde VAR kurulur.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Sınıflandırma

20. R MASS paketindeki Pima.tr verisi 200 Pima kadınında diyabet durumunu (type, Yes/No; diyabet yaklaşık %35) ve yedi klinik ölçümü (gebelik sayısı, glukoz, kan basıncı, deri kalınlığı, BKİ, soy ağacı işlevi, yaş) içerir. Bir araştırmacı küçük karar ağaçlarını art arda ekleyip her yeni ağaçla önceki hataları düzelten bir modelle mümkün olan en yüksek öngörü başarımına ulaşmak istiyor ve ayar yapmaya zaman ayırabiliyor. XGBoost test kümesinde (n = 40) doğruluk = .68, F1 = .55, ROC-AUC = .69 verdi; bölünme başına ortalama kazançta glukoz (0.227) ve yaş (0.212) öndeydi. En doğru yorum hangisidir?

A) Glukozdaki her birim artış diyabet olasılığını 0.227 kadar artırır; kazanç değeri bir lojistik regresyon katsayısı gibi okunur. B) ROC-AUC = .69 olduğundan model kadınların %69'unu doğru sınıflar; doğruluk değeri bu nedenle gereksizdir. C) Glukoz ve yaş öngörüye en çok katkı veren değişkenlerdir; kazanç değerleri etkinin yönünü ve nedenselliği göstermez. D) Test doğruluğu .68 olduğundan varsayılan ayarlar en iyi ayarlardır; öğrenme oranını değiştirmek gerekmez. E) Yaşın kazancı 0.212 olduğundan diyabet vakalarının yüzde 21.2'si ileri yaştan kaynaklanmaktadır.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

21. Columbus'un 49 mahallesinde suç oranının konut değeri ve gelirle ilişkisi incelenmektedir. OLS artıklarında mekânsal otokorelasyon vardır; araştırmacı bunun bir mahallenin suçunun komşularına yayılmasından değil, modelde yer almayan ortak bölgesel etkenlerden geldiğini düşünüyor ve açıklayıcıların etkisini doğru standart hatalarla kestirmek istiyor. Katsayıların yere göre değiştiğine ilişkin bir beklenti yoktur. En uygun model hangisidir?

A) Çoklu Doğrusal Regresyon, mekânsal yapı göz ardı edilerek B) Mekânsal Durbin modeli (SDM), komşu açıklayıcıları eklenerek C) Mekânsal Hata Modeli (SEM), bağımlılık hata teriminde λ ile D) SAR, komşuların suç oranı Wy olarak modele eklenerek E) GWR, her mahallede ayrı bir yerel regresyon kurularak

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

22. R pls gasoline eğitim kümesinde (Kalivas; 50 benzin örneği, 401 dalga boyunda NIR soğurması) PLS modeli varsayılan 2 bileşenle kuruldu; MerQur en uygun bileşen sayısının çapraz doğrulamayla seçilmesi gerektiğini belirtiyor. Araştırmacı bileşen sayısını nasıl belirlemelidir?

A) Bileşen sayısı 20 yapılır; eğitim R² 0.9999 olduğu için en iyi seçimdir B) Jackknife GA açılır; bileşen sayısını katsayı p'lerine göre seçer C) Varsayılan 2 korunur; Q² > 0.5 başka seçimi gereksiz kılar D) Ek Y'ler (PLS2) eklenir; bileşen sayısı kendiliğinden belirlenir E) Bileşen sayısını CV ile seç işaretlenir; en küçük RMSECV'li sayı önerilir (LOO'da 6)

Temel İstatistik · Parametrik Testler

23. UCLA hsb2 verisinde (High School and Beyond, n = 200) bir araştırmacı yazma puanı (write) ortalamasının erkek (female = 0, n = 91) ve kız (female = 1, n = 109) öğrenciler arasında farklı olup olmadığını sınamak istiyor. Önceden bir yön öngörülmemiştir. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: σ²_erkek = σ²_kız; H₁: σ²_erkek ≠ σ²_kız B) H₀: x̄_erkek = x̄_kız; H₁: x̄_erkek ≠ x̄_kız C) H₀: μ_erkek ≠ μ_kız; H₁: μ_erkek = μ_kız D) H₀: μ_erkek = μ_kız; H₁: μ_erkek ≠ μ_kız E) H₀: μ_fark = 0; H₁: μ_fark ≠ 0 (aynı öğrencide)

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

24. R survey paketindeki apiclus1 verisi California okullarından okul bölgelerinin (dnum) küme olarak seçildiği tek aşamalı bir küme örneklemidir (15 bölge); seçilen bölgedeki tüm okullar örnekleme girer. Araştırmacı evrendeki toplam kayıtlı öğrenci sayısının (enroll) ilkokullar (E) ile liseler (H) arasında farklı olup olmadığını domainler arası kontrastla sınamak istiyor. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: Evrende E ve H okullarının enroll toplamları eşittir (T_E - T_H = 0); H₁: Fark 0'dan farklıdır. B) H₀: Evrendeki E ve H okul sayıları eşittir; H₁: Evrendeki E ve H okul sayıları birbirinden farklıdır. C) H₀: E ve H okullarının okul başına ortalama kayıt sayıları eşittir; H₁: Ortalamalar farklıdır. D) H₀: E ve H okullarının enroll toplamları farklıdır; H₁: E ve H okullarının enroll toplamları eşittir. E) H₀: Örneklemdeki E ve H okullarının enroll toplamları eşittir; H₁: Örneklem toplamları farklıdır.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

25. hsbdemo verisinde (n = 200) paralel yol modeli (math → read, write → science) ML ile kestirilmiştir. Mardia testinde çok değişkenli çarpıklık anlamlı çıkmıştır (b1p = 1.1426, χ²(20) = 38.087, p = 0.0086). Araştırmacı normallik ihlaline karşı daha güvenilir standart hata ve ölçekli χ² raporlamak istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) Eksik veri FIML seçilmeli; çarpıklıktan doğan yanlılığı giderir B) Kestirim yöntemi MLM (Satorra-Bentler) ya da MLR (Huber-White) C) RMSEA paydası N-1 seçilmeli; normal olmayan veride RMSEA böyle düzeltilir D) Kestirim yöntemi GLS seçilmeli; normallik varsayımı gerektirmez E) Bootstrap 0 yapılmalı; çarpık veride yeniden örnekleme yanlı sonuç verir

Araştırma Senaryosu Paketi 7

Cevap Anahtarı