Kategoriler KPSS Kitapları Yayınevleri Yazarlar Mağazalar Çok Satanlar Kampanyalar Yeni ÇıkanlarSipariş TakibiMağaza Aç
ARA
Satıcı Puanı: 9,9
Kitapsec.com müşterileri tarafından verilen zamanında gönderim, paketleme ve genel alışveriş deneyimi puanlarına göre satıcı puanı hesaplanmaktadır. Değerlendirmeler son 6 ay içerisinde yapılan değerlendirme sayısını vermektedir.

Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar Kriter Yayınları

Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar Kriter Yayınları | 9786258373219
SÜPER
FİYAT
Kitapseç Fiyatı:110.00 TL
ISBN / BARKOD
:
9786258373219
Mağaza
:
Yayınevi / Marka
:
Yazar
:
Kazanacağınız Puan
:
111 Puan
Sayfa Sayısı
:
104
Kitap Ebatı
:
16 x 23,5
Kargo İndirimi
:
690 TL üzeri Kargo BEDAVA
Tedarik Süresi
:
En geç 30 Nisan Salı gününe kadar
Bu ürün size KitapSeç
KİTAPSEÇ PAZARYERİ
Tüm satıcılarımız Kitapseç hizmet standartlarını garanti eder.
Ücretsiz İade
Hızlı Teslimat
Müşteri Desteği
Satıcı: KitapSeç
Satıcı Ünvanı: ADRES7 Elektronik Ticaret ve Bilişim Hizmetleri Anonim Şirketi
İletişim: Satıcıların iletişim e-posta adresi kitapsec tarafından kayıt altındadır.
tarafından gönderilecektir.

Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmin Edicisinin Etkinliğine Yönelik Uygulamalar Kriter Yayınları

Çoklu lineer regresyon modeli ve onun alışılmış en küçük kareler tahmini, hiç şüphesiz istatistikte yaygın şekilde kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntem bağımlı değişken ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye olanak sağlar. Genellikle pratikte klasik koşulların geçerli olmadığı görülür. Tüm bu klasik koşulların sağlanamamasının en küçük kareler (EKK) yöntemi üzerinde etkisi olmamasına rağmen, istatistik test sonuçları ve EKK in özellikleri etkilenir. Özellikle, y’nin elemanları eşit olmayan varyansa sahip ve/ya da ilişkili olduklarında, Var(y) artık skaler varyans-kovaryans matris değildir. Böylece EKK tahmin edici lineer yansız tahmin ediciler sınıfı içinde olmayı garanti edemez. Pratikte, y’nin doğru özelliklerini bilmekte zorlanırız. Bu nedenle Var(y) daha genel formda olduğunda geçerli tahmini incelemek önemlidir.
Bu çalışma sekiz kısımdan oluşmaktadır. İlk yedi kısımda, Var(y) matrisi skaler varyans-kovaryans matrisi olmadığı durumda, tahminin etkinliğini geliştirmek için genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi tanıtılmış ve görünüşte ilişkisiz regresyon (SUR) ve heteroscedastic modellerde uygulamaları incelenmiştir. Son kısımda ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir. 
 
 
Bu Ürün Bugün 2 defa
Ziyaret Edilmiştir...
Kategoriye Ait En Çok Satan Ürünler
BAŞA DÖN