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 sergilemesiCevap
- 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
Cevap
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.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
En Çok Olabilirlik (ML) ve Normallik Varsayımı
İpuçları
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.
Daha Fazla Pratik
Veriler normallik varsayımını karşılamadığında hangi faktör çıkarma yöntemlerinin (örneğin Temel Eksen Faktörleşmesi) tercih edilebileceğini araştırınız.
Tahmini Süre:45s