SİMETRİK ÇOK DEĞİŞKENLİ DAĞILIMLARDA AYKIRI DEĞER BELİRLEME YÖNTEMLERİNİN PERFORMANSLARININ İNCELENMESİ
ÇOK DEĞİŞKENLİ AYKIRI DEĞER TESPİTİ İÇİN KLASİK VE DAYANIKLI MAHALANOBİS UZAKLIK ÖLÇÜTLERİ: FİNANSAL VERİ İL
ÇOK DEGIŞKENLI ANALiZLERDE KULLANILAN UZAKLIK VE BENZERLiK ÖLÇÜTLERiNiN KULLANIM YERLERi ÜZERiNE UYGULAMALI BiR ÇALIŞMA
![Detecting Outliers in Regression Analysis | Cook's, Mahalanobis, Leverage Distances, and Plots - YouTube Detecting Outliers in Regression Analysis | Cook's, Mahalanobis, Leverage Distances, and Plots - YouTube](https://i.ytimg.com/vi/JnAIa-V93pc/hq720.jpg?sqp=-oaymwEhCK4FEIIDSFryq4qpAxMIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJD&rs=AOn4CLCdOWaITxa971i61O4Bt1g3e33v0w)
Detecting Outliers in Regression Analysis | Cook's, Mahalanobis, Leverage Distances, and Plots - YouTube
![ANOMALY TESPİTİ -2 Anomali Tespit Teknikleri | by ABDULLAH ATCILI | Machine Learning Turkiye | Medium ANOMALY TESPİTİ -2 Anomali Tespit Teknikleri | by ABDULLAH ATCILI | Machine Learning Turkiye | Medium](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:758/1*acXYQIfOu9G9p33_XnndTg.png)