İstatistik Terimleri Sözlüğü (Ç)

istattistik terimleri sozlugu
Çok Değişkenli Normal Dağılım (Multivariate Normal Distribution)
Normal dağılımın, iki veya daha fazla değişkenin birleşik dağılımına genelleştirilmesidir. Bir değişkenin dağılımının diğer tüm değişkenlerin kategorilerinin her kombinasyonu ve her biri için normal olduğunda iki değişkenden fazla değişken ihtiva eden bir dağılım biçimidir.
  
Çok Değişkenli Yöntemler (Multivariate Procedures)
İki ya da daha fazla bağımlı değişkenle aynı anda ilgilenen yöntemlerdir.
Çok Değişkenli Varyans Analizi (Multivariate Analysis of Variance, MANOVA)
MANOVA, bir ya da daha fazla faktöre göre oluşan grupların iki veya daha fazla bağımlı değişken bakımından farklılık gösterip göstermediğini test etmek üzere kullanılan çok değişkenli bir testtir.
Çok Faktörlü Desen (Multi-factorial Design)
Bir faktörden daha fazla faktörün yer aldığı bir deneysel desendir. Bu desene faktöryel desende denilir. Bu desen kullanılarak iki veya daha fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki temel ve ortak etkilerini aynı anda incelemek mümkündür.
Çok Modlu Dağılım (Multimodal Distribution)
Üç ya da daha fazla modu ya da tepe değeri olan dağılıma denir.
Çok Terimli Dağılım (Multinomial Distribution)
Belli sayıda bağımsız denemeler çeşitli ayrı Bernouilli süreçleri olarak ortaya çıktığında, alternatif çıktı sayısını belirlemek üzere beklenen çıktıların dağılımıdır. Özel bir durum, çıktı sayısının 2 olduğu binom dağılımdır. Dağılım Bernouilli süreçlerinin yerini tutan parametre sayısına ve deneme sayısına bağlıdır
Çoklu Birlikte Doğrusallık / Çoklu Bağlantı (Multicollinearity)
Regresyon analizinde, yordayıcı değişkenler (bağımsız değişkenler) setinin (X1,X2…Xn) birbirleriyle yüksek doğrusal ilişki gösteriyor olması durumudur. Bu değişkenler arasındaki yüksek ilişkiden do­layı, verilen bir yordayıcı değişkenin önemini belirlemek zorlaşır.
Çoklu Determinasyon Katsayısı, R2 (Multiple Determination Coefficient)
İki ve daha fazla bağımsız değişkenin, bir bağımlı değişken üzerindeki birlikte açıkladıkları toplam varyans miktarını ya da regresyonla açıklanan kareler toplamının oranını açıklar. Çoklu korelasyon katsayısının karesi (R2) alınarak bulunur. Örneğin, bağımsız değişken olan yaş ve eğitimin, bağımlı değişken liderlik ile yaptığı korelasyon, R=0,85 ise, açıklanan varyans miktarı, R2=0.72′dir. Yani yaş ve eğitimin, liderlikteki varyansın %72’sini açıkladığı, ancak varyansın %28′inin (1-R2) bu iki değişken tarafından açıklanamadığı görülmektedir.
Çoklu Karşılaştırma Teknikleri (Multiple / Post Hoc Comparison Techniques)
Varyans analizinin sonucunda ortalamalar arasındaki farkın manidar çıkması durumunda, hangi ortalamalar arasındaki farkın manidar olduğunu anlayabilmek için kullanılan, ortalamalar arası ikili karşılaştırmalara olanak veren tekniklerdir.
Çoklu Korelasyon (Multiple Correlation)
Tahminin hata kareleri toplamını küçültmek, gözlenen ve tahmin edilen y puanları arasındaki korelasyonu maksimum değere çıkarmak eşdeğerdir. Bu maksimum büyüklüğe ulaşmış Pearson korelasyona (Ryv) çoklu korelasyon denir.
Çoklu Korelasyon Katsayısı, R (Multiple Correlation Coefficient)
Bir bağımlı değişken ve iki veya daha fazla bağımsız değişkenin birleşik etkileri arasındaki doğrusal ilişkinin ölçüsüdür. Bu değer bağımlı değişkenin gerçek değerleri ile çoklu regresyonda, regresyon eşitliği ile verilmiş olan değerleri arasındaki momentler çarpımı korelasyon katsayısıdır.
Çoklu Regresyon (Multiple Regression)
Bir bağımlı değişken ile iki ve daha fazla bağımsız (yordayıcı) değişken arasındaki doğrusal bir ilişkiyi açıklamayı amaç edinen bir analiz tekniğidir.
Çoklu Regresyon Katsayısı (Multiple Regression Coefficient)
Çoklu regresyon eşitliğindeki diğer tüm bağımsız değişkenlerin etkisinin sabit tutulması durumunda, bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisinin ölçümüne çoklu regresyon katsayısı denir.

Kaynak

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*


İşlemi yapın *