English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Cok degiskenli analizlerden biri olan faktor analizi veri indirgeme, degiskenler arasindaki iliskileri belirleme ve ayni zamanda siniflandirma yontemi olarak karsimiza cikmaktadir. Cok sayida degisken iceren veri setlerini analiz ederken arastirmacilar problemin sonuclari uzerinde olasi zararli etkileri olabilen ve aykiri deger olarak isimlendirilen olagandisi gozlemlerle karsilasabilmektedir. Siklikla hatali gozlemler olarak degerlendirilen aykiri degerler, veri seti hakkinda onemli bilgileri icinde barindirabilecegi gibi kurulan modelin yanlis belirlenmesi, yanli parametre kestirimi ve yanlis analiz sonuclarina da neden olabilmektedir. Bu calismanin amaci aykiri degerlerin parametre kestirimlerini yanli yapmayacak ozellikte faktor analizi metodunu kullanmaktir. Bu amacla aykiri degerlerin etkisini azaltan saglam konum ve olcek kestiricileri icinden hizli minimum kovaryans determinanti kestiricileri tercih edilip, bir faktor analizi uygulamasi gerceklestirilmistir. Sonuc olarak aykiri degerlerin etkisini azaltarak verilerin cogunluguna uyan, aciklanan varyansi daha yuksek ve degiskenlerin daha anlamli olarak faktorlerde toplandigi saglam faktor analizi kestirim sonuclari elde edilmistir.

Aykırı değer varlığında sağlam konum ve ölçek kestiricilerinin faktör analizinde kullanımı