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
175x ich: 0x
74%
205x ich: 0x
64%
Wann liegt eine reziproke Suppression vor?
Richtige Antwort:
  • Nicht-negative Validitäten
  • Negative Korrelation der Prädiktoren
347x ich: 0x
29%
Wann liegt ein negativer Suppressor vor?
Richtige Antwort:
  • Nicht-negative Validitäten
  • Negative partielle Steigung
175x 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
309x ich: 0x
54%
Signifikanztestung: Wovon hängt der t-Wert ab?
Richtige Antwort:
  • Konfidenzkoeffizienten
  • Alpha
  • Freiheitsgrade
  • Stichprobengröße
208x ich: 0x
45%
Was gilt für die Varianz der Steigung?
Richtige Antwort: Sie vergrößert sich mit abnehmender Toleranz um den Varianz-Inflations-Faktor
135x ich: 0x
80%
Was versteht man in der Statistik unter Toleranz?
Richtige Antwort: Den Anteil der Variation eines Prädiktors, welcher unabhängig von den anderen Prädiktoren ist.
232x ich: 0x
66%
Womit kann man den Standardfehler des partiellen Regressionskoeffizienten bestimmen?
Richtige Antwort:
  • Standardschätzfehler
  • Quadratsumme des bereinigten Prädiktors
  • Toleranz
214x ich: 0x
50%
Welche Annahmen müssen für das Populationsmodell der multiplen Regressionsanalyse gelten?
Richtige Antwort:
  • Linearität
  • Homoskedastizität
  • Normalverteilung
  • Unabhängigkeit der Residuen
152x ich: 0x
72%
Was bezeichnet man als Nützlichkeit eines Prädiktors?
Richtige Antwort: Die quadrierte semipartielle Korrelation der höchstmöglichen Ordnung
183x ich: 0x
67%
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.
182x ich: 0x
47%
Wie kann man die quadrierte multiple Korrelation R-Quadrat zerlegen?
Richtige Antwort:
  • Nach relativer Wichtigkeit des Prädiktors
  • Durch die Semipartielle Korrelation
281x ich: 0x
44%
Warum sollte man den Determinationskoeffizienten R-Quadrat korrigieren?
Richtige Antwort: Weil er den wahren Determinationskoeffizienten in der Population überschätzt
179x ich: 0x
84%
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
198x ich: 0x
57%
Wie kann man den Determinationskoeffizienten bestimmen?
Richtige Antwort:
  • Mit der multiplen Korrelation
  • Mit den Quadratsummen
256x ich: 0x
42%
Was gibt der Determinationskoeffizient an?
Richtige Antwort: Den Anteil der erklärten Varianz
249x ich: 0x
84%
Was braucht man zur Berechnung des Regressionsgewichts bei multiplen Prädiktoren?
Richtige Antwort:
  • Semipartielle Korrelation
  • Partielle Standardabweichung
217x 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
202x ich: 0x
53%
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
169x ich: 0x
75%
Was gilt in der multiplen Regressionsanalyse?
Richtige Antwort:
  • Das Kriterium ist eine metrische Variable
  • Die Prädiktoren sind metrische Variablen
  • Die Prädiktoren sind dichotome Variablen
217x ich: 0x
46%
Was gilt für die semipartielle Korrelation, wenn r_y2 ungleich 0 ist?
Richtige Antwort: Sie ist kleiner als die partielle Korrelation
165x ich: 0x
67%
Was ist die semipartielle Korrelation?
Richtige Antwort: Die Korrelation von einer bereinigten mit einer unbereinigten Variablen
373x ich: 0x
76%
Wodurch erhält man eine Partialkorrelation zweiter Ordnung?
Richtige Antwort: Wenn man aus dem Zusammenhang zweier Variablen nicht nur eine, sondern zwei Variablen herauspartialisiert
173x ich: 0x
80%
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.
190x ich: 0x
53%
Was ist die partielle Korrelation?
Richtige Antwort: Eine bivariate Korrelation zwischen zwei Regressionsresiduen
204x ich: 0x
78%
194x ich: 0x
72%
Wann sind die partielle Korrelation und die bivariate Korrelation gleich?
Richtige Antwort: Wenn die Drittvariable mit den anderen beiden Variablen unkorreliert ist
228x ich: 0x
80%

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