Lernset mit 39 Fragen

Methodenlehre II (Prof. Voelkle, HU Berlin) 07: Multiple Lineare Regression

Dieses Lernset basiert auf den Vorlesungsfolien von Prof. Dr. Manuel Voelkle aus der Lehrveranstaltung "Methodenlehre II" im Bachelor-Studiengang an der Humboldt-Universität zu Berlin. Für die Bereitstellung der Folien bedanken wir uns herzlich bei Prof. Voelkle, die inhaltliche Verantwortung liegt aber allein bei uns. Inhalte: Multikollinearität, Venn-Diagramme, Toleranz, Signifikanzrechnung, R-Quadrat, partielle und semipartielle Korrelationen, Suppression
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Übersicht über alle enthaltene Fragen

Dieses Lernset enthält 39 einzelne Fragen. Du kannst in der Übersicht auf eine Frage klicken, um alle Fragen durchzublättern. Um eine begrenzte Zahl an Fragen zu beantworten und eine Auswertung zu erhalten, nutze bitte die LERNEN- oder WISSEN TESTEN-Funktion oben.

Was macht man bei hoher Multikollinearität?
Richtige Antwort: Prädiktoren ausschließen
169x ich: 0x
73%
201x ich: 0x
66%
Wann liegt eine reziproke Suppression vor?
Richtige Antwort:
  • Nicht-negative Validitäten
  • Negative Korrelation der Prädiktoren
329x ich: 0x
31%
Wann liegt ein negativer Suppressor vor?
Richtige Antwort:
  • Nicht-negative Validitäten
  • Negative partielle Steigung
172x ich: 0x
52%
Was bezeichnet man als Suppression?
Richtige Antwort: Die Aufnahme eines Prädiktors, welcher zu einer Erhöhung der prädiktiven Validität eines anderen Prädiktors führt
282x ich: 0x
54%
Signifikanztestung: Wovon hängt der t-Wert ab?
Richtige Antwort:
  • Konfidenzkoeffizienten
  • Alpha
  • Freiheitsgrade
  • Stichprobengröße
202x ich: 0x
46%
Was gilt für die Varianz der Steigung?
Richtige Antwort: Sie vergrößert sich mit abnehmender Toleranz um den Varianz-Inflations-Faktor
132x ich: 0x
81%
Was versteht man in der Statistik unter Toleranz?
Richtige Antwort: Den Anteil der Variation eines Prädiktors, welcher unabhängig von den anderen Prädiktoren ist.
224x ich: 0x
66%
Womit kann man den Standardfehler des partiellen Regressionskoeffizienten bestimmen?
Richtige Antwort:
  • Standardschätzfehler
  • Quadratsumme des bereinigten Prädiktors
  • Toleranz
210x ich: 0x
50%
Welche Annahmen müssen für das Populationsmodell der multiplen Regressionsanalyse gelten?
Richtige Antwort:
  • Linearität
  • Homoskedastizität
  • Normalverteilung
  • Unabhängigkeit der Residuen
149x ich: 0x
72%
Was bezeichnet man als Nützlichkeit eines Prädiktors?
Richtige Antwort: Die quadrierte semipartielle Korrelation der höchstmöglichen Ordnung
177x ich: 0x
68%
Was gilt für die Zerlegung von R-Quadrat durch die semipartielle Korrelation?
Richtige Antwort:
  • Die Varianzanteile hängen von der Reihenfolge ab.
  • Der jeweils neu hinzukommende Prädiktor ist bezüglich der bereits im Modell enthaltenen Prädiktoren bereinigt.
  • Sie ist additiv.
178x ich: 0x
47%
Wie kann man die quadrierte multiple Korrelation R-Quadrat zerlegen?
Richtige Antwort:
  • Nach relativer Wichtigkeit des Prädiktors
  • Durch die Semipartielle Korrelation
272x ich: 0x
46%
Warum sollte man den Determinationskoeffizienten R-Quadrat korrigieren?
Richtige Antwort: Weil er den wahren Determinationskoeffizienten in der Population überschätzt
175x ich: 0x
85%
Was gilt für den Determinationskoeffizienten R-Quadrat?
Richtige Antwort:
  • Wenn ein Prädiktor hinzugefügt wird, kann er nicht abnehmen
  • Höhere Werte stehen dafür, dass y besser durch die Prädiktoren vorhergesagt werden kann
193x ich: 0x
57%
Wie kann man den Determinationskoeffizienten bestimmen?
Richtige Antwort:
  • Mit der multiplen Korrelation
  • Mit den Quadratsummen
253x ich: 0x
43%
Was gibt der Determinationskoeffizient an?
Richtige Antwort: Den Anteil der erklärten Varianz
232x ich: 0x
84%
Was braucht man zur Berechnung des Regressionsgewichts bei multiplen Prädiktoren?
Richtige Antwort:
  • Semipartielle Korrelation
  • Partielle Standardabweichung
214x ich: 0x
43%
Was gilt für das standardisierte Beta-Gewicht?
Richtige Antwort:
  • Es gibt die erwartete Veränderung des standardisierten Kriteriums an, die – für konstanten zweiten Prädiktor – einer Erhöhung des ersten Prädiktors um eine Standardabweichung entspricht.
  • Es kann Werte über 1 annehmen
195x ich: 0x
54%
Wie kann man die Steigung b1 in der multiplen linearen Regression mit zwei Prädiktoren interpretieren?
Richtige Antwort: Die erwartete Veränderung des Kriteriums y, die – für konstanten Prädiktor x2 – einer Erhöhung des Prädiktors x1 um eine Einheit entspricht
165x ich: 0x
76%
Was gilt in der multiplen Regressionsanalyse?
Richtige Antwort:
  • Das Kriterium ist eine metrische Variable
  • Die Prädiktoren sind metrische Variablen
  • Die Prädiktoren sind dichotome Variablen
212x ich: 0x
47%
Was gilt für die semipartielle Korrelation, wenn r_y2 ungleich 0 ist?
Richtige Antwort: Sie ist kleiner als die partielle Korrelation
162x ich: 0x
67%
Was ist die semipartielle Korrelation?
Richtige Antwort: Die Korrelation von einer bereinigten mit einer unbereinigten Variablen
342x ich: 0x
77%
Wodurch erhält man eine Partialkorrelation zweiter Ordnung?
Richtige Antwort: Wenn man aus dem Zusammenhang zweier Variablen nicht nur eine, sondern zwei Variablen herauspartialisiert
169x ich: 0x
79%
Was sind Elemente des Vorgehens bei der partiellen Korrelation?
Richtige Antwort:
  • Es wird eine Regression von X0 auf X2 und von X1 auf X2 berechnet.
  • Die Regressionsresiduen werden korreliert.
186x ich: 0x
54%
Was ist die partielle Korrelation?
Richtige Antwort: Eine bivariate Korrelation zwischen zwei Regressionsresiduen
194x ich: 0x
79%
183x ich: 0x
73%
Wann sind die partielle Korrelation und die bivariate Korrelation gleich?
Richtige Antwort: Wenn die Drittvariable mit den anderen beiden Variablen unkorreliert ist
217x ich: 0x
82%

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