| Klasik Doğrusal Regresyon Modellerinin varsayımları ve özelliklerini öğrenecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| En Küçük Kareler Yöntemini uygulayabilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| En Küçük Kareler Tahmincilerinin özelliklerine hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| En Çok Benzerlik Yöntemini uygulayabilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| En Çok Benzerlik Tahmincilerinin özelliklerine hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Uyumun iyiliği ve Varyans tahmini konularına hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Güven Aralıkları, Hipotez Testleri ve Tahmini yapabilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Klasik Varsayımlar Altında Lagrange Çarpanı, Benzerlik Oranı ve Wald İstatistiğini uygulayabilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Gölge değişken konusuna hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Eşanlı denklem sistemi ve tanımlama testlerine hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|