✨
Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI Insight⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)
Çalışmanın amacı, çok değişkenli normal dağılımın sınanabilmesi için uygun bir örnek hacmini belirlemektir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Çok değişkenli normalliğin sınanmasında farklı yöntemler geliştirilmiş olmakla birlikte Mardia'nın çoklu asimetri ve basıklık ölçülerine göre ileri sürdüğü test istatistiği, halen en sık kullanılan ve güçlü yöntemdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çok değişkenli normalliğin sınanmasında farklı yöntemler geliştirilmiş olmakla birlikte Mardia'nın çoklu asimetri ve basıklık ölçülerine göre ileri sürdüğü test istatistiği, halen en sık kullanılan ve güçlü yöntemdir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmanın amacı, çok değişkenli normal dağılımın sınanabilmesi için uygun bir örnek hacmini belirlemektir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri
Özet
Çok değişkenli normalliğin sınanmasında farklı yöntemler geliştirilmiş olmakla birlikte Mardia'nın çoklu asimetri ve basıklık ölçülerine göre ileri sürdüğü test istatistiği, halen en sık kullanılan ve güçlü yöntemdir. Çalışmanın amacı, çok değişkenli normal dağılımın sınanabilmesi için uygun bir örnek hacmini belirlemektir.
Abstract
-
🔖
Bu Makaleye Atıf Yap
ÇİLİNGİRTÜRK, M., ALTAŞ, D. (2014). Asimetrik ve Simetrik Marjinal Dağılımlarda Çok Değişkenli Normallik. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 - Sayı: 1, 181–193. https://ajindex.com/articles/6873