✨
AI Summary & Key Takeaways
AI Insight⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)
We write a Mathematica program to handle the all process.\r\n
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:\r\n In this paper, we apply bootstrap methods to principal components.
📊
Key Findings & Data:We use a set of hypothetical data to illustrate how the bootstrap methods can be employed in constructing confidence intervals dealing with the principal components analysis.
💡
Conclusion & Impact:We write a Mathematica program to handle the all process.\r\n
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Asal Bileşenler Analizi · Bootstrap · Bootstrap Kantiller
Abstract
\r\n In this paper, we apply bootstrap methods to principal components. We use a set of hypothetical data to illustrate how the bootstrap methods can be employed in constructing confidence intervals dealing with the principal components analysis. We write a Mathematica program to handle the all process.\r\n
Özet
\r\n Bu çalışmada, bootstrap yöntemlerin asal bileşenler analizine uygulanma sürecini sunduk. Hipotetik bir veri ile asal bileşenler analizinde başvurulan bazı güven aralıklarının bootstrap yöntemlerle nasıl gerçekleştirilebileceğini gösterdik. Makaledeki tüm bootstrap süreçleri Mathematica dilinde yazdığımız bir programla gerçekleştirdik.\r\n
Keywords
🔖
Cite This Article
AKTÜKÜN, D. A. (2020). asal bileşenler analizine bootstrap yaklaşımı. İstanbul Üniversitesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, Cilt: 1 Sayı: 1. https://ajindex.com/articles/1041362