Araştırma Senaryosu Paketi 8

İlişki ve Regresyon · Regresyon

1. respiratory verisinde 111 hastanın her biri dört vizitte ölçülmüş ve sonuç ikili (iyi/kötü) bir değişkendir. Araştırmacı tek tek hastaya özgü etkilerle değil, tedavinin hasta topluluğundaki ortalama etkisiyle ilgileniyor; aynı hastanın tekrarlı ölçümlerindeki bağımlılık standart hatalarda hesaba katılmalıdır. En uygun analiz hangisidir?

A) Lojistik Regresyon; tüm ölçümler bağımsız gözlem sayılır B) Multinomial Lojistik Regresyon; vizitler ayrı kategoriler sayılır C) Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri (binom, logit, robust SE) D) Doğrusal Karma Model; ikili sonuç sürekli bir ölçüm kabul edilir E) Genelleştirilmiş doğrusal karma model (GLMM); denek-özgü etki kestirilir

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

2. Holzinger ve Swineford verisinde (N = 301) görsel (visual), sözel (textual) ve hız (speed) gizil faktörlerini içeren bir yapısal eşitlik modeli kuruluyor (textual ~ visual, speed ~ visual + textual). Araştırmacı görsel yetenek sabitken sözel yeteneğin hızı yordayıp yordamadığını yön öngörmeden sınamak istiyor. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: speed ~ textual yol katsayısı ana kütlede 0'dır; H₁: Bu katsayı 0'dan farklıdır B) H₀: speed ~ textual yol katsayısı ana kütlede 0'dan farklıdır; H₁: Bu katsayı 0'dır C) H₀: Sözel ve hız faktörleri arasındaki korelasyon 1'dir; H₁: Korelasyon 1'den küçüktür D) H₀: Örneklemde kestirilen b = 0.053 sıfırdır; H₁: Örneklem katsayısı sıfırdan büyüktür E) H₀: Model tam uyar; H₁: Model uymaz, bu nedenle sözel yetenek hızı yordamaz

Temel İstatistik · Parametrik Olmayan Testler

3. Diggle (1990) lh verisinde 10 dakika arayla ölçülen 48 luteinize edici hormon (LH) değeri zaman sırasıyla verilmiştir. Araştırmacı değerleri medyanın üstü ve altı olarak ikiye ayırıp dizinin rastgele olup olmadığını iki yönlü koşu testiyle sınayacaktır. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: dizinin popülasyon medyanı 2.3'tür; H₁: dizinin medyanı 2.3'ten farklıdır B) H₀: gözlenen koşu sayısı R = 15'tir; H₁: dizideki koşu sayısı 15'ten farklıdır C) H₀: LH değerleri normal dağılır; H₁: LH değerleri normal dağılım göstermez D) H₀: medyan üstü/altı değerlerin sırası rastgeledir; H₁: dizi rastgele değildir E) H₀: dizi rastgele değildir; H₁: medyan üstü ve altı değerlerin sırası rastgeledir

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Harita (Mekânsal Analiz)

4. R datasets paketindeki quakes verisinde Fiji yakınındaki 1000 deprem odağının enlem ve boylamı vardır; veri 180. meridyeni keser. DBSCAN (eps = 77.9 km, en az nokta 5) 8 küme ve 41 gürültü noktası vermiş; en büyük kümede 743 odak vardır ve meridyenin iki yakasındaki odaklar tek kümede toplanmıştır. Hangi yorum doğrudur?

A) DBSCAN'ın bulduğu 8 küme, bölgede 8 ayrı fay hattı bulunduğunu istatistiksel olarak kanıtlamaktadır. B) Odaklar 8 yoğun kümeye ayrılmıştır; sonuç eps ve en az nokta seçimine duyarlı olduğundan farklı eps ile denetlenmelidir. C) Kümelerin hepsi %5 düzeyinde anlamlıdır; çünkü DBSCAN her kümenin rastgelelikten farkı için ayrı bir p değeri hesaplar. D) Meridyenin iki yakasındaki odaklar tek kümede toplandığından boylam dönüşümü hatalı yapılmıştır. E) 41 gürültü noktası ölçüm hatasıdır ve analizden önce veri setinden silinmeleri gerekirdi.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

5. quantreg engel verisinde (Engel 1857, Belçikalı haneler, N = 235) araştırmacı gelirin gıda harcamasını yalnız ortalamada değil, az, orta ve çok harcayan hanelerde de nasıl etkilediğini görmek istiyor. Etkinin dağılımın farklı kesimlerinde farklı olmasından şüpheleniliyor. En uygun MerQur analizi hangisidir?

A) Sağlam Regresyon B) Düzenlileştirilmiş Regresyon C) Kantil Regresyon D) Tobit Regresyon E) Genelleştirilmiş Toplamsal Model

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Kümeleme ve Boyut İndirgeme

6. z-puanlı USArrests verisinde K = 3 için tek başlangıçla küme-içi KT 81.5933 bulunurken varsayılan ayarla 78.3233'lük daha iyi bir çözüm elde ediliyor. Araştırmacı yerel optimuma takılma riskini azaltmak istiyor. Hangi ayar değiştirilmelidir?

A) 'Küme sayısı (K)' 10'a çıkarılmalı; KT düştüğü için çözüm de iyileşmiş olur B) 'En fazla iterasyon' artırılmalı; tek başlangıçta daha çok yineleme küresel çözüme ulaştırır C) 'Eksik Veri' KNN ile doldurulmalı; doldurma yerel optimum sorununu ortadan kaldırır D) 'Başlangıç sayısı (nstart)' artırılmalı; en küçük küme-içi KT'li çözüm raporlanır E) 'Rastgele tohum' 7 yapılmalı; bu tohum USArrests için küresel çözümü verir

Temel İstatistik · Kategorik Veri

7. UCLA OARC hsb2 verisinde (n = 200) tek bir kategorik değişken olan ırk/kökenin dört kategorideki gözlenen sıklıkları, araştırmacının öngördüğü %10, %10, %10, %70 oranlarıyla karşılaştırılacaktır. En küçük beklenen frekans 20'dir. En uygun MerQur analizi hangisidir?

A) Kolmogorov-Smirnov testi B) Ki-kare uyum iyiliği testi C) McNemar testi D) Binom testi E) Ki-kare bağımsızlık testi (RxC)

İlişki ve Regresyon · Regresyon

8. ologit verisinde (n = 400) genel paralel çizgiler testi χ²(3) = 4.01, p = .260 vermiştir. Araştırmacı yine de devlet okulu değişkeni (public) için orantılı odds varsayımının tutmayabileceğinden şüpheleniyor ve yalnız bu değişkenin eğiminin eşiklere göre değişmesine izin veren modeli kurup PO modeliyle karşılaştırmak istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) Aşırı yayılım ölçeği Pearson seçilmeli; eğimler eşik başına ölçeklenir B) Kategori sırası ters çevrilmeli; eğim işaretleri eşiğe göre ayrışır C) public, Kategorik (faktör) değişkenler alanına yazılmalı D) Kısmi PO değişkenleri alanına public yazılmalı E) Bağlantı Complementary Log-Log seçilmeli; eğimler eşiğe göre serbestleşir

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Kümeleme ve Boyut İndirgeme

9. USArrests verisinde z-puanlı dört göstergeyle 50 eyalet hiyerarşik olarak kümelenecek. Araştırmacı birleşmelerde küme-içi KT artışını en küçük tutan ve dengeli büyüklükte kümeler veren bir yöntem istiyor; tek bağlantı K = 3'te 1/1/48 boyutlu kümeler veriyor. Hangi 'Bağlantı yöntemi' uygundur?

A) Merkez bağlantı; K = 3'te 1/19/30 boyutlarıyla en dengeli çözümü verir B) Medyan bağlantı; zincirlenme etkisini ortadan kaldırarak 12/19/19 kümelerini verir C) Tek bağlantı; en yakın çift uzaklığı zincirlenmeyi önleyip dengeli kümeler üretir D) Ortalama bağlantı (UPGMA); küme-içi KT artışını her adımda doğrudan en küçükler E) Ward; her adımda küme-içi KT artışı en küçük olan iki küme birleştirilir

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

10. R airquality verisinde (New York 1973, eksiksiz N = 111) ozon için Gauss GAM sabit λ = 0.6 ile kuruldu; MerQur bu seçimin keşif amaçlı olduğunu belirtiyor. Araştırmacı düzgünleştirici p değerleriyle çıkarım yapacak. Hangi ayar uygundur?

A) Spline sayısı k = 4; esneklik azalınca çıkarım geçerli olur B) Düzgünleştirme seçimi: Otomatik REML; λ veriden seçilir ve çıkarım için önerilir C) Aile: Poisson; λ seçimini gereksiz kılar D) Sabit lambda = 0.6 korunur; otomatik seçim yalnız binom ailede çalışır E) lambda = 100 sabit; daha düz eğri p değerlerini kesinleştirir

Temel İstatistik · Çok Seçimli Yanıtlar

11. farmer1 verisinde (N = 262) yem firmaları tercihi için χ²(4) = 10.95, p = .027, Cramér V = 0.204; diğer dört kaynakta p > .05. Yem firmalarını 1. ve 3. eğitim gruplarının yaklaşık %45'i, 2. ve 4. grupların yaklaşık %25'i seçmiş. Bonferroni düzeltmeli genel MMI testi p = .136'dır. Hangi yorum doğrudur?

A) V = 0.204 olduğundan yem firması tercihindeki değişkenliğin %20.4'ü eğitim düzeyiyle açıklanmaktadır B) Eğitim düzeyi yükseldikçe çiftçilerin yem firmalarını bilgi kaynağı olarak seçme oranı düzenli biçimde azalır C) MMI p = .136 olduğundan yem firmaları için hesaplanan χ² değerinin hatalı olduğu sonucuna varılır D) Diğer dört kaynakta p > .05 olduğundan bu kaynakların tercihinin eğitimden bağımsız olduğu kanıtlanmıştır E) Yem firmaları farkı tek başına küçük-orta etkiyle anlamlıdır; çoklu karşılaştırma gözetildiğinde ise genel kanıt zayıftır

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

12. UCLA IDRE binary verisinde (lisansüstü kabul, N = 400) kabul (admit: 0/1) GRE puanı, not ortalaması (GPA) ve okul sırasıyla (rank: r1-r4, üç kukla) probit modelle açıklanıyor. MerQur model testini LR χ²(5) ile raporluyor. Bu testin hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: en az bir β ≠ 0; H₁: beş katsayının tümü 0'dır B) H₀: b̂ katsayılarının tümü 0'dır; H₁: en az bir b̂ ≠ 0 C) H₀: β_gre = β_gpa = β_r2 = β_r3 = β_r4 = 0; H₁: en az biri ≠ 0 D) H₀: kabul olasılığı 0.5'tir; H₁: kabul olasılığı 0.5'ten farklıdır E) H₀: kabul edilenlerle edilmeyenlerin GPA ortalaması eşittir

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Harita (Mekânsal Analiz)

13. R sp paketindeki meuse verisinde Meuse nehri taşkın ovasından alınmış 155 toprak örneğinin konumu ve log dönüşümlü çinko derişimi (logzinc) vardır; meuse.grid tahmin ızgarasını verir. Araştırmacı çinkonun nehre uzaklıkla belirgin bir trend gösterdiğini düşünüyor ve ızgarada uzaklık kovaryatı mevcut. Kriging türü için hangi seçim uygundur?

A) Blok kriging, 0.2 km blokla trend ortalamaya dağıtılarak B) Basit kriging (SK), örneklem ortalaması (5.8858) bilinen sabit ortalama sayılarak C) Sıradan kriging (OK), bilinmeyen sabit ortalama varsayımıyla D) Sıradan kriging (OK), nugget etkisi kapatılarak trend bastırılarak E) Evrensel kriging (UK), kovaryat olarak nehre uzaklık (dış sürüklenme) seçilerek

İlişki ve Regresyon · İlişki ve Çok Değişkenli

14. Greenacre (1984) smoke verisinde (N = 193) personel grubu ile sigara içme düzeyi uyum analizinde ilk iki boyut toplam ataletin %99.5'ini açıklamıştır (λ1 = 0.075, λ2 = 0.010). Bağımsızlık testi ise χ²(12) = 16.44, p = .172 vermiştir. En doğru yorum hangisidir?

A) Anlamlı ilişki olmadığından harita betimsel yorumlanmalıdır; iki boyut yapıyı iyi özetler B) Kıdemli çalışanların içmeyenlere yakın olması, kıdemin sigarayı bıraktırdığını göstermektedir C) İki boyut ataletin %99.5'ini açıkladığından iki değişken arasındaki ilişki güçlü ve anlamlıdır D) p = .172 olduğundan personel grubu ile sigara içme arasında ilişki olmadığı kanıtlanmıştır E) Toplam atalet 0.0852 olduğundan çalışanların %8.52'sinin sigara içtiği sonucuna varılır

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

15. ToothGrowth verisinde (n = 60) iki yönlü Bayesci ANOVA varsayılan JZS önseliyle (r = 0.5) çalıştırılmıştır. Bir hakem, etkiler için bulunan Bayes faktörlerinin önsel genişliği seçimine ne kadar bağlı olduğunu sormaktadır. Araştırmacının yapması gereken en uygun işlem hangisidir?

A) Kobay kimliğini denek sütunu yapıp BF'leri denekli modele göre yeniden hesaplamak B) Klasik F tablosunun p değerlerini raporlamak; bu değerler r ile birlikte değişir C) JZS prior ölçeği r'yi birkaç değerle denemek ya da Dayanıklılık çıktısını açmak D) Modu tek yönlüye çevirip supp ve doz faktörlerini ayrı ayrı çözümlemek E) Post-hoc çıktısını açmak; önsel odds düzeltmesi önsel genişliğine duyarlılığı giderir

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Zaman Serileri

16. R fpp2 austourists verisi, 2005-2015 arasında Avustralya'ya gelen uluslararası turistlerin çeyreklik geceleme sayısını (milyon) içerir (n = 44). Seride hem artış eğilimi hem de her yıl yinelenen çeyrek deseni vardır ve bir turizm planlamacısı önümüzdeki çeyrekleri hızlı ve sezgisel bir modelle tahmin etmek istiyor. Bu amaç için en uygun MerQur analizi hangisidir?

A) Üstel Düzleme (Holt-Winters); düzeyi, trendi ve mevsimi ağırlıklı ortalamalarla güncelleyip tahmin eder. B) STL Mevsimsel Ayrıştırma; seriyi bileşenlerine ayırır ancak öngörü üretmeyen betimsel bir yöntemdir. C) Zaman Serisi analizi; durağanlık ve otokorelasyonu sınar ancak bir tahmin modeli kurmaz. D) Mann-Kendall + Sen Eğimi; gecelemelerde monoton trendin anlamlı olup olmadığını sınar ve Sen eğimini verir. E) GARCH; geceleme serisinin ortalamasını değil koşullu varyansını zamana bağlı olarak modeller.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

17. R survey paketindeki California API verisinin tabakalı örnekleminde (apistrat) n = 200 okul, okul türüne göre 3 tabaka (stype) vardır; küme yoktur, örnekleme ağırlığı pw'dir ve tasarım df = 197'dir. Araştırmacı okulun tüm okul hedefine ulaşması (sch_wide) ile comp_imp değişkeninin evrende ilişkili olup olmadığını Rao-Scott düzeltmeli çapraz tablo testiyle sınamak istiyor. Uygun hipotez çifti hangisidir?

A) H₀: Örneklemdeki 200 okulda sch_wide ile comp_imp bağımsızdır; H₁: Örneklemde ilişkilidir. B) H₀: Üç okul türünün sch_wide ortalamaları eşittir; H₁: En az bir okul türünün ortalaması farklıdır. C) H₀: sch_wide = Yes oranı evrende 0.50'dir; H₁: Bu oran evrende 0.50'den farklıdır. D) H₀: Evrende sch_wide ile comp_imp bağımsızdır; H₁: İki değişken evrende ilişkilidir. E) H₀: sch_wide ile comp_imp evrende ilişkilidir; H₁: İki değişken evrende bağımsızdır.

İlişki ve Regresyon · Regresyon

18. Stamey ve arkadaşlarının prostat verisinde (ESL eğitim kümesi, n = 67) log PSA (lpsa) sekiz klinik öngörücüyle ridge regresyonla tahmin edilmektedir; ilk analizde ceza elle α = 1 girilmiştir. Araştırmacı modeli yeni hastalarda tahmin için kullanacağından cezanın keyfi değil veriye dayalı seçilmesini istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) Ek çıktı HKB/L-W/GCV açılmalı; bu ölçütler seçilen alfayı değiştirir B) α = 0.000001 girilmeli; neredeyse cezasız model en iyi tahmini verir C) Otomatik α (çapraz-doğrulama) açılmalı; ölçüt örneğin LOO ya da k-kat D) α = 100 girilmeli; büyük ceza yeni veride iyi tahmini güvenceye alır E) Kategorik öngörücüler alanına sekiz değişkenin tümü yazılmalı; ceza kuklalara dağılır

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

19. cars verisinde (n = 50) araştırmacı fren mesafesinin (dist) hızla (speed) nasıl değiştiğini keşfetmek istiyor; ilişkinin doğru mu, parabol mü olduğu konusunda kuramsal bir beklentisi yoktur ve tek bir sayısal açıklayıcı vardır. Amaç, önceden biçim varsaymadan eğriliği görmek ve doğrusal modelin yeterli olup olmadığını denetlemektir. En uygun analiz hangisidir?

A) İkinci dereceden polinom regresyon, biçim parabol kabul edilerek B) Genelleştirilmiş toplamsal model, çok sayıda açıklayıcıyla C) LOESS, dist hedef ve speed açıklayıcı olarak alınarak D) Çoklu Doğrusal Regresyon, hız tek yordayıcı olarak alınarak E) Yanıt Yüzeyi Regresyonu, hız ve hızın karesi faktör alınarak

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · Kümeleme ve Boyut İndirgeme

20. iris verisinde araştırmacı dört ölçümü yerel komşulukları koruyarak, t-SNE'ye göre daha hızlı ve küresel yapıyı daha iyi koruyan bir yöntemle iki boyutta görselleştirmek istiyor. Gerekirse tür etiketini kullanan gözetimli bir harita da kurmayı planlıyor. Hangi analiz uygundur?

A) t-SNE; yerel komşulukları korur ve kategorik bir hedef değişkenle gözetimli harita kurar B) DBSCAN; yoğun bölgeleri küme, seyrek bölgelerdeki çiçekleri gürültü olarak ayırır C) Temel bileşenler analizi; doğrusal ve yorumlanabilir bileşenlerle iki boyutlu harita verir D) Çok boyutlu ölçekleme; hazır bir uzaklık matrisindeki tüm uzaklıkları sadık biçimde haritalar E) UMAP; komşuluk grafiğine dayanır, küresel yapıyı daha iyi korur ve gözetimli kullanılabilir

Temel İstatistik · Parametrik Testler

21. UCLA hsb2 verisinde (High School and Beyond, n = 200) yazma ortalaması için bootstrap güven aralığı hesaplanacak. Araştırmacı sonucun başka araştırmacılarca aynen yeniden üretilebilmesini ve Monte Carlo hatasının küçük olmasını istiyor. Hangi ayar uygundur?

A) GA yöntemi BCa seçilir; bu durumda tohuma ihtiyaç kalmaz B) Tabakalı yeniden örnekleme açılır; yeniden üretilebilirliği bu sağlar C) B = 10000 ve sabit bir tohum (ör. 42) girilir; aynı tohum aynı aralığı verir D) Güven düzeyi %99 seçilir; Monte Carlo hatası bu yolla kalkar E) B = 200 seçilir; az sayıda yeniden örnek aralığı daha kararlı yapar

İlişki ve Regresyon · Regresyon

22. lme4 cbpp verisinde 15 sığır sürüsü dört gözlem döneminde izlenmiş; her satırda sürü büyüklüğü (size) ve yeni plöropnömoni vakası sayısı (incidence) var. Araştırmacı, aynı sürünün tekrarlı ölçümlerini hesaba katarak hastalık oranının dönemler arasında değişip değişmediğini sınamak istiyor. Her satırdaki vaka sayısının farklı büyüklükteki sürülerden geldiği modele nasıl yansıtılmalıdır?

A) size bağımsız değişkenler listesine eklenir; böylece sürü büyüklüğünün vaka sayısına etkisi ayrı bir sabit etki katsayısıyla kestirilir. B) Yöntem alanında varyasyonel Bayes seçilir; bu yaklaşım farklı sürü büyüklüklerini posterior ağırlıklar biçiminde modele katar. C) size grup değişkeni (random intercept) olarak seçilir; her sürü büyüklüğü düzeyine ayrı bir rastgele kesişim verilmiş olur. D) Family alanında negatif binom NB2 seçilir; sürü büyüklüğü farkları aşırı yayılım parametresi θ tarafından kendiliğinden düzeltilir. E) Bağımlı değişken incidence, 'Deneme sayısı (olay/deneme)' alanına size girilir; her satır vaka/sürü büyüklüğü oranı olarak ele alınır.

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Harita (Mekânsal Analiz)

23. spatstat.data paketindeki redwood verisinde (Strauss 1975) 62 kızılağaç fidanının konumu bulunur; değer sütunu yoktur. Fidanlar belirgin biçimde kümelidir; araştırmacı kural tabanlı bant yerine veriye dayalı ve aşırı küçük bant seçmeye eğilimli olmayan bir bant genişliği istiyor. Bant genişliği için hangisi seçilmelidir?

A) Scott (kural tabanlı, daha geniş bant) B) Silverman (varsayılan kural tabanlı bant) C) Olabilirlik ÇG (çapraz geçerlilikle bant seçimi) D) Elle 1.00 km (geniş, düzgün bir yüzey için) E) Palet Plasma (yoğunluk sınırlarını keskinleştirir)

Zaman, Mekân ve Sağkalım · Sağkalım

24. SAS ICLIFETEST'teki bcs verisinde (Finkelstein ve Wolfe 1985) meme kanseri tedavisi sonrası kozmetik bozulmanın zamanı yalnız iki kontrol ziyareti arasında bir aralık olarak bilinir (n = 94; 51 aralık, 5 soldan, 38 sağdan sansürlü). Alt sınır lTime, üst sınır rTime (ay); boş üst sınır sağdan sansür demektir. Araştırmacı tedavinin (trt) bozulmaya kadar geçen süreyi kaç kat kısalttığını ya da uzattığını, yani etkiyi zaman ölçeğinde raporlamak istiyor. Regresyon modeli için hangi seçim uygundur?

A) Weibull (ya da log-normal, log-lojistik) AFT modeli seçilir ve zaman oranı raporlanır. B) Yarı-parametrik PH modeli seçilir ve tehlike oranı zaman oranı olarak okunur. C) Regresyon modeli 'Yok' bırakılır ve Turnbull aralıkları tablosu açılır. D) Grup alanına trt girilir ve yalnız genelleştirilmiş log-rank χ² raporlanır. E) Güven düzeyi %99 seçilir ve bootstrap aralığının genişliği zaman oranı sayılır.

Çok Değişkenli Yöntemler ve Makine Öğrenmesi · İleri Düzey

25. R AER Affairs verisinde (Fair, 601 kişi) Tobit sonucu (sol sansür 0, 451/601 sansürlü): LR χ²(5) = 78.32, p < .001; evlilik doyumu b = -2.285, z = -5.60, p < .001; meslek b = 0.326, p = .200; σ = 8.247. Hangi yorum doğrudur?

A) Doyumdaki 1 birim artış yıllık ilişki sayısını doğrudan 2.28 azaltır B) Meslek katsayısı anlamsız olduğundan meslek ile ilişki sayısının bağımsızlığı kanıtlanmıştır C) σ = 8.247 olduğundan modelin açıkladığı varyans %8.2'dir D) Doyum gizil eğilimi azaltır; gözlenen sayıdaki değişim için marjinal etki hesaplanmalıdır E) Sansürlü 451 gözlem atılsaydı aynı katsayılar elde edilirdi

Araştırma Senaryosu Paketi 8

Cevap Anahtarı