Faktör analizi sürecinde, modelin evren parametrelerini tahmin etmeye ve elde edilen modelin veriye uyum iyiliğini (goodness of fit) test etmeye olanak tanıyan 'En Çok Olabilirlik' (Maximum Likelihood) yönteminin uygulanabilmesi için gereken en temel istatistiksel varsayım aşağıdakilerden hangisidir?
- Değişkenlerin çok değişkenli normal dağılım sergilemesiAnswer
- BVerilerin herhangi bir dağılım varsayımı gerektirmemesi
- CSadece toplam varyansın %100'ünün açıklanmasının hedeflenmesi
- DDeğişkenlerin birbirleriyle tamamen doğrusal bağımsız olması
- EÖrneklem büyüklüğünün değişken sayısından daha az olması
Answer
En Çok Olabilirlik (Maximum Likelihood) yönteminin temel varsayımı, değişkenlerin çok değişkenli normal dağılım sergilemesidir.
Doğru seçenek olan çok değişkenli normal dağılım varsayımı, En Çok Olabilirlik (ML) yönteminin istatistiksel temelidir. ML yöntemi, gözlenen verilerin belirli bir dağılımdan geldiği varsayımı altında, bu verileri üretme olasılığı en yüksek olan evren parametrelerini tahmin eder. Bu yöntemle elde edilen Ki-kare uyum testi gibi değerler, bu normallik varsayımına doğrudan bağımlıdır.
Step-by-Step Solution
Key Concept
En Çok Olabilirlik (ML) ve Normallik Varsayımı
Hints
1
En Çok Olabilirlik yöntemi, istatistiksel anlamlılık testleri yapmaya izin veren bir yöntemdir.
2
İstatistiksel modelleme ve parametre tahmini yapılan yöntemlerde verinin şekli (dağılımı) hakkında bir ön kabul bulunur.
Practice More
Veriler normallik varsayımını karşılamadığında hangi faktör çıkarma yöntemlerinin (örneğin Temel Eksen Faktörleşmesi) tercih edilebileceğini araştırınız.
Estimated Time:45s