or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu çok değişkenli verilere giriş bölümünde, verileri nasıl okuyup özetleyeceğini öğreneceksin. Aritmetik ortalama vektörü, varyans-kovaryans ve korelasyon matrisleri gibi betimsel istatistiklerle çok değişkenli veriyi nasıl özetleyeceğini göreceksin. Ardından, çok değişkenli veriye içgörü sağlayan görselleştirme tekniklerini keşfedeceksin.
Bu bölüm seni en önemli ve en yaygın kullanılan çok değişkenli olasılık dağılımı olan çok değişkenli normale tanıtacak. Çok değişkenli normal dağılımdan rastgele örnekler nasıl üretileceğini ve bu dağılım altında yoğunlukları ve olasılıkları nasıl hesaplayıp görselleştireceğini öğreneceksin. Ayrıca bir veri kümesinin çok değişkenli normalliği sağlayıp sağlamadığını nasıl test edeceğini de göreceksin.
Bu bölüm, normal olmayan verileri modellemek için bir dizi olasılık dağılımını tanıtır. Özellikle, daha ağır kuyrukları modelleyebilen ve tek değişkenli Student's t-dağılımının genellemesi olan çok değişkenli t-dağılımlarına giriş yapacaksın. Ayrıca, sağa veya sola çarpık verileri modellemek üzere özel olarak tasarlanmış çeşitli çarpık dağılımlarla tanışacaksın.
Son bölümde, temel bileşen analizi (PCA) ve çok boyutlu ölçekleme (MDS) dahil olmak üzere, yüksek boyutlu verileri analiz etmeye yönelik tekniklerle tanışacaksın. Ayrıca, bu teknikleri veri analiz ederek nasıl uygulayacağını öğreneceksin.
Geçerli egzersiz