Lernset mit 20 Fragen

Multiple lineare Regression TEIL 1

Dieses Lernset stellt eine Einführung in die multiple lineare Regression als Weiterführung der einfachen linearen Regression dar. Zentrale Begriffe, die thematisiert werden sind: partielle und semipartielle Regression, Determinationskoeffizient
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erstellt von memucho vor 3 Jahren
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Übersicht über alle enthaltene Fragen

Dieses Lernset enthält 20 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.

Normalverteilung
Wann sind die partielle Korrelation und die bivariate Korrelation gleich?
Richtige Antwort: Wenn die Drittvariable mit den anderen beiden Variablen unkorreliert ist
240x ich: 0x
77%
207x ich: 0x
71%
Was ist die partielle Korrelation?
Richtige Antwort: Eine bivariate Korrelation zwischen zwei Regressionsresiduen
208x 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.
194x ich: 0x
53%
Was gilt für die semipartielle Korrelation, wenn r_y2 ungleich 0 ist?
Richtige Antwort: Sie ist kleiner als die partielle Korrelation
169x ich: 0x
68%
Was gilt in der multiplen Regressionsanalyse?
Richtige Antwort:
  • Das Kriterium ist eine metrische Variable
  • Die Prädiktoren sind metrische Variablen
  • Die Prädiktoren sind dichotome Variablen
222x ich: 0x
45%
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
174x ich: 0x
74%
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
212x ich: 0x
51%
Was braucht man zur Berechnung des Regressionsgewichts bei multiplen Prädiktoren?
Richtige Antwort:
  • Semipartielle Korrelation
  • Partielle Standardabweichung
220x ich: 0x
42%
Was gibt der Determinationskoeffizient an?
Richtige Antwort: Den Anteil der erklärten Varianz
267x ich: 0x
83%
Wie kann man den Determinationskoeffizienten bestimmen?
Richtige Antwort:
  • Mit der multiplen Korrelation
  • Mit den Quadratsummen
258x ich: 0x
42%
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
204x ich: 0x
55%
Warum sollte man den Determinationskoeffizienten R-Quadrat korrigieren?
Richtige Antwort: Weil er den wahren Determinationskoeffizienten in der Population überschätzt
182x ich: 0x
84%
Normalverteilung
Wie kann man die quadrierte multiple Korrelation R-Quadrat zerlegen?
Richtige Antwort:
  • Nach relativer Wichtigkeit des Prädiktors
  • Durch die Semipartielle Korrelation
292x ich: 0x
43%
Wodurch erhält man eine Partialkorrelation zweiter Ordnung?
Richtige Antwort: Wenn man aus dem Zusammenhang zweier Variablen nicht nur eine, sondern zwei Variablen herauspartialisiert
182x ich: 0x
78%
Was ist die semipartielle Korrelation?
Richtige Antwort: Die Korrelation von einer bereinigten mit einer unbereinigten Variablen
394x ich: 0x
76%

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Normalverteilung
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