İnferential İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

İnferential İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Inferential Ne Demek?

Inferential, çıkarım veya sonuç çıkarma anlamına gelir. Bu kelime, bir şeyin sonucunu anlamak için mevcut bilgilerin analizi yoluyla bir sonuca varma sürecini ifade eder.

Örnek Cümleler:

1. Inferential statistics is used to draw conclusions about a population based on a sample. (Çıkarsal istatistikler örneklem bazında bir nüfus hakkında sonuç çıkarmak için kullanılır.)
2. The detectives used inferential reasoning to solve the mystery. ( Dedektifler, gizemi çözmek için çıkarımsal akıl yürütme kullandılar.)
3. Scientists use inferential methods to make predictions about the future. (Bilim adamları, gelecek hakkında tahminler yapmak için çıkarımsal yöntemler kullanırlar.)
4. Her inferential leap requires some level of assumption. (Her çıkarımsal atılım bir dereceye kadar varsayım gerektirir.)
5. The inferential skills of the students were tested on the exam. (Öğrencilerin çıkarımsal becerileri sınavda test edildi.)
6. Good critical thinking skills are necessary for making accurate inferential judgments. (Doğru çıkarımsal yargılar yapmak için iyi eleştirel düşünme becerileri gereklidir.)
7. Scientists must be cautious when making inferential conclusions based on incomplete data. (Bilim adamları, eksik verilere dayalı çıkarımsal sonuçlar çıkardıklarında dikkatli olmalıdırlar.)
8. Students can improve their inferential reasoning skills through practice and training. (Öğrenciler, pratik yaparak ve eğitim alarak çıkarımsal akıl yürütme becerilerini geliştirebilirler.)
9. Without enough information, inferential analysis can be misleading. (Yeterli bilgi olmadan, çıkarımsal analiz yanıltıcı olabilir.)
10. The inferential process involves making predictions based on patterns and trends in data. (Çıkarımsal süreç, verilerdeki desenler ve eğilimlere dayalı tahminler yapmayı içerir.)
11. Inferential thinking is an important part of the scientific method. (Çıkarımsal düşünme, bilimsel yöntemin önemli bir parçasıdır.)Statisticians use inferential techniques to determine if there is a significant difference between two groups. (İstatistikçiler, iki grup arasında önemli bir fark olup olmadığını belirlemek için çıkarımsal teknikler kullanırlar.)
12. Scientists often use inferential reasoning to develop hypotheses for further investigation. (Bilim adamları genellikle ileri araştırmalar için hipotezler geliştirmek için çıkarımsal akıl yürütme kullanırlar.)
13. Good data analysis requires inferential skills to draw meaningful conclusions. (İyi veri analizi anlamlı sonuçlar çıkarmak için çıkarımsal beceriler gerektirir.)
14. The inferential process involves making predictions based on probability and likelihood. (Çıkarımsal süreç, olasılık ve olasılığa dayalı tahminler yapmayı içerir.)
15. Inferential analysis is used in many different fields, from psychology to economics. (Çıkarımsal analiz psikolojiden ekonomiye kadar birçok farklı alanda kullanılır.)
16. The inferential approach is often used in qualitative research to interpret data. (Çıkarımsal yaklaşım, verileri yorumlamak için nitel araştırmalarda sıklıkla kullanılır.)
17. The accuracy of inferential conclusions depends on the quality of the data and the validity of the assumptions. (Çıkarımsal sonuçların doğruluğu, veri kalitesi ve varsayımların geçerliliğine bağlıdır.)
18. Researchers use inferential statistics to determine if a hypothesis is supported by the data. (Araştırmacılar, hipotezin veri tarafından desteklenip desteklenmediğini belirlemek için çıkarımsal istatistikleri kullanırlar.)
19. The inferential process involves making educated guesses based on available information. (Çıkarımsal süreç, mevcut bilgiye dayalı eğitimli tahminler yapmayı içerir.)
20. Bayesian inferential methods are used in many different areas, including machine learning and artificial intelligence. (Bayesian çıkarımsal yöntemler, makine öğrenimi ve yapay zeka dahil birçok farklı alanda kullanılır.)
21. Inferential statistics can help identify patterns and trends in data that might not be immediately obvious. (Çıkarımsal istatistikler, hemen fark edilmeyen verilerdeki desenleri ve eğilimleri belirlemeye