| Öğrenci matris Yaklaşımı ile Doğrusal Regresyon modelini çözebilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci En Küçük Kareler Öngörüsü, Parametrelerin Doğrusal Kombinasyonlarının Testini yapabilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci etkileşim değişkenini kullanabilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci Kısıtlı En Küçük Kareler ve Varyans Analizi Yaklaşımını uygulayabilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci Doğrusal Olmayan Modellere hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci Veriyi Ölçekleme ve Standartlaştırılmış Değişkenler konularına hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci hataların normallik varsayımını test edebilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci yapısal kırılma ve chow testi konularına hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci en çok benzerlik yöntemi ve momentler yöntemine hakim olacaktır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Öğrenci En Çok Benzerlik Oranı, Wald , Lagrange Sınamalarını kullanabilecektir. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
