Herkes İçin Çok Değişkenli İstatistik

Araştırmacılar çok sayıda bağımlı ve bağımsız değişkenden oluşan veri setlerini belirlenen problem durumlarına göre analiz edebilmek için çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden yararlanmaktadırlar Bu kitap verilerin çok değişkenli istatistiksel analizlere hazırlanması bölümü ile başlamakta sonrasında sırası ile Korelasyon ve Çok Değişkenli Regresyon Analizi Kanonik Korelasyon Analizi Diskriminant Analizi Lojistik Regresyon Analizi Probit Regresyon Analizi Kümeleme Analizi Hiyerarşik Doğrusal Modelleme Chaıd Analizi otomatik ki kare etkileşim belirleme analizi Uyum ve Uygunluk Analizleri Veri Zarflama Analizi ve Yapay Sinir Ağları bölümlerinden oluşmaktadır Kitabın her bölümünde ilk önce bölüm kapsamındaki istatiksel yöntem ile ilgili temel düzeyde kavramsal bilgiler ve analizin hangi durumlarda kullanılabileceği ile ilgili genel bilgiler verildikten sonra örnek bir problem durumu üzerinde analizin nasıl yapılacağı kullanılan istatistiksel yazılımın ekran çıktılarına dayalı olarak adım adım gösterilmiş analiz sonucunda elde edilen çıktı dosyaları tek tek açıklanmış ve raporlanmıştır