16350930
Frage 1
Frage
A béta-súlyok alapján többszörös lineáris regresszió-elemzésben eldönthetjük, hogy két független változó közül melyiknek van nagyobb hatása a függő változóra.
Antworten
- True
- False
Frage 2
Frage
Lépésenkénti regresszióban a 3. lépéstől a bevonási kritérium tesztelése előtt megnézzük, hogy nincs-e olyan korábban bevont változó, amelyet ki kell ejtenünk a modellből.
Antworten
- True
- False
Frage 3
Frage
A logit a függő változó valószínűségének logaritmusa
Antworten
- True
- False
Frage 4
Frage
Kanonikus korreláció elemzésben két változócsoport egymással erősen korreláló közös struktúráját keressük.
Antworten
- True
- False
Frage 5
Frage
A diszkriminancia analízis feltétele, hogy a független változók diszkrétek legyenek.
Antworten
- True
- False
Frage 6
Frage
Minél nagyobb a wilks-lambda, annál jobb a DA predikciós modellje.
Antworten
- True
- False
Frage 7
Frage
A 2. főkomponens értéke sosem lehet nagyobb mint az első főkomponensé.
Antworten
- True
- False
Frage 8
Frage
Klaszteranalízisben az a klaszter a homogénebb, amelynek a homogenitási együtthatója nagyobb.
Antworten
- True
- False
Frage 9
Frage
Az EESS a klaszterek által megmagyarázott varianciaarány
Antworten
- True
- False
Frage 10
Frage
PB jelzi, hogy átlagosan mennyivel távolabb vannak egymástól távol a külön klaszterbe, mint az egyazon klaszterbe tartozók
Antworten
- True
- False
Frage 11
Frage
A rotáció általában megkönnyíti a FA értelmezését.
Antworten
- True
- False
Frage 12
Frage
A maximum likelihood faktormodell nem veszi figyelembe a változókra specifikus egyedi részleteket.
Antworten
- True
- False
Frage 13
Frage
Klaszteranalízisben az 1-nél nagyobb sajátértékű klasztereken szoktak relokációt végezni
Antworten
- True
- False
Frage 14
Frage
Klaszteranalízisben a:
Homogenitást, kohéziót mérik: EESS%,,HCátlag
Szeparációt mérik: SC, XBmod, GDI24
Mindkettőt mérik: PB, CLdelta
Antworten
- True
- False
Frage 15
Frage
A MORI (Measure of Relative Improvement) a kapott faktorstruktúra belső validitásának
(internal validity) legfontosabb mutatója
Antworten
- True
- False
Frage 16
Frage
A QC és MORI segítségével:
-Megítélhetjük velük egy struktúra jóságát
-Segítséget nyújthatnak a helyes
klaszterszám megállapításához
-Összehasonlíthatunk velük különböző
algoritmusokat
-Összehasonlíthatunk velük különböző
klasztermegoldásokat (struktúrákat)
Antworten
- True
- False
Frage 17
Frage
A KMO 0,75- ös értéke már jónak mondható.
Antworten
- True
- False
Frage 18
Frage
A KMO értéke 0,5 alatt elfogadhatatlan
Antworten
- True
- False
Frage 19
Frage
A nemhierarchikus klaszteranalízis egymásra épülő klasszifikációk rendszere, melyhez úgy jutunk, hogy lépésenként egyesítünk vagy felbontunk klasztereket.
Antworten
- True
- False
Frage 20
Frage
A QC jelentése klaszter kvalifikációs mutató. Ilyenek az EESS és a homogenitási együttható.
Antworten
- True
- False
Frage 21
Frage
Magyarázott varianciaarány MV% = nemlineáris determinációs együttható = eta-négyzet.
e2 = Hatás variabilitás/Teljes variabilitás
Antworten
- True
- False
Frage 22
Frage
Az ANOVA az összetartozó mintás T-próba általánosítása min. 3 csoportra.
Antworten
- True
- False
Frage 23
Frage
A trimmelés a szélsőséges értékek eltávolítását jelenti.
Antworten
- True
- False
Frage 24
Frage
Klaszteranalízis során a hasonlóságot (távolságot) leggyakrabban az adatsorbeli értékek átlagos távolságával szokták mérni (Euklideszi távolság). Egy ilyen variáns az ASED (átlagos négyzetes eltérés, Average Squared Euclidian Distance).
Antworten
- True
- False
Frage 25
Frage
Ward-féle módszer: Azt a két klasztert egyesítjük, amellyel az „összhiba” (azaz a klasztereken belüli négyzetes összegek összege = ESS) a legkisebb mértékben nő.
Antworten
- True
- False
Frage 26
Frage
Log-lineáris elemzéssel diszkrét változók közti speciális kapcsolatokat tesztelhetünk.
Antworten
- True
- False
Frage 27
Frage
A minimum távolságok módszere képes nem elliptikus formákat is feltárni, de érzékeny a „zaj”-ra és a kilógó értékekre.
A maximum távolságok módszere kevésbé érzékeny a zajra/kilógó értékekre, de hajlamos a nagy klasztereket darabolni és globuláris (gömbszerű) alakzatokat kihozni.
Antworten
- True
- False
Frage 28
Frage
Az átlagos távolság módszere és a Ward-módszer a legjobb klaszteranalízisi elemzések.
Antworten
- True
- False
Frage 29
Frage
Jó klaszteranalízis általános sarokszámai:
EESS% - legyen 0,65-nél nagyobb
PB (Klaszter pontbiszeriális korreláció) – legyen legalább 0,30
SilCoef – legyen 0,50-nél nagyobb
HCátlag – legyen 1-nél jóval kisebb
HCmin-max – legyen 1 alatt
Antworten
- True
- False
Frage 30
Frage
A K-központú hierarchikus klaszterelemzés ideális, ha a feltárandó valódi típusok arányai erősen különböznek.
Antworten
- True
- False
Frage 31
Frage
A log-lineáris elemzést korrelációs mátrixokon szokás végezni.
Antworten
- True
- False
Frage 32
Frage
Klaszteranalízisben a legközelebbi szomszéd módszerének alkalmazása azt jelenti, hogy mindig a két legközelebbi centroid klaszterét egyesítjük közös klaszterbe.
Antworten
- True
- False
Frage 33
Frage
Többváltozós elemzésekben elvárt, hogy a személyek száma 3-5-ször akkora legyen, mint a változóké.
Antworten
- True
- False
Frage 34
Frage
Hierarchikus klaszteranalízisben a legközelebbi szomszéd módszer alkalmazása azt jelenti, hogy mindig a két legközelebbi klaszterközéppontú klasztert egyesítjük a közös klaszterbe.
Antworten
- True
- False
Frage 35
Frage
Kovariancia-analízisben korrigált mintaátlagokat hasonlítunk össze.
Antworten
- True
- False
Frage 36
Frage
A log-lineáris elemzés egy sima khi2-próbás kapcsolatvizsgálat általánosítása.
Antworten
- True
- False
Frage 37
Frage
Bináris logisztikus regresszióval ugyanarra a fő kérdésre kaphatunk választ mint egy megfelelő diszkriminanciaanalízissel.
Antworten
- True
- False
Frage 38
Frage
A rotációk hatására hasonlóbbá válnak az egyes faktorok által megmagyarázott varianciák.
Antworten
- True
- False
Frage 39
Frage
Regresszióban a konstans tag jelzi, hogy egységnyi megváltoztatásával milyen mértékben változik a függő változó.
Antworten
- True
- False
Frage 40
Frage
Két szempont között a variancia analízisben (VA) akkor van interakció, ha közös hatásuk az egyedi hatások sima összege.
Antworten
- True
- False
Frage 41
Frage
Ha az FA-ban egy input változó KMO-értéke 0,25 feletti, akkor a változó bevonható a faktormodellbe
Antworten
- True
- False
Frage 42
Frage
A klaszteranalízis lényege, hogy eseteket vagy változókat páronkénti távolságaik alapján homogén csoportokba rendezünk
Antworten
- True
- False
Frage 43
Frage
A maximum likelihood faktoranalízisben ugyanannyi faktorral a változók varianciájának nagyobb hányadát tudjuk megmagyarázni, mint egy ugyanazon változókon végrehajtott főkomponensanalízisben
Antworten
- True
- False
Frage 44
Frage
Két szempont között a VA-ban akkor van interakció, ha a két szempont szoros közvetlen kapcsolatban van.
Antworten
- True
- False
Frage 45
Frage
A Ward-féle módszernél két klaszter távolságát a klaszterek centroidjainak távolságával definiáljuk.
Antworten
- True
- False
Frage 46
Frage
Többszörös lineáris regresszióban a többszörös korrelációs együttható négyzete a regresszió standard hibája.
Antworten
- True
- False
Frage 47
Frage
Többszörös lineáris regressziónál a hibatagok korrelálhatnak egymással
Antworten
- True
- False
Frage 48
Frage
Többszörös lineáris regressziónál a multikollinearitás kizárása akkor lehetséges, ha két független változó közti korrelációs együttható nem haladja meg a 0,7-es, míg a determinációs együttható: 0,5-ös értéket.
Antworten
- True
- False
Frage 49
Frage
A Bx regresszió együttható értéke azt mutatja meg, hogy az X független változó értékét 1 egységgel megnövelve az Y függő változó értéke várhatóan hogyan változik.
Antworten
- True
- False
Frage 50
Frage
A diszkriminanciaanalízis fő célja egy olyan predikciós szabály megalkotása, amellyel kvantitatív változók értékeiből bejósolható egy kvalitatív változó értéke.
Antworten
- True
- False
Frage 51
Frage
Lépésenkénti regresszióanalízisben a független változóval kiszámított parciális vagy szemiparciális alapján döntünk az egyenletbe való beválasztásról.
Antworten
- True
- False
Frage 52
Frage
A Wilks-lambda szoros kapcsolatban van a megmagyarázott varianciával.
Antworten
- True
- False
Frage 53
Frage
A béta-súlyok alapján többszörös lineáris regresszió-elemzésben eldönthetjük, hogy két független változó közül melyiknek van nagyobb hatása a függő változóra.
Antworten
- True
- False
Frage 54
Frage
A legkisebb négyzetes regresszió kritériuma, hogy minimális legyen a regressziós becslés és a függő változó közti átlagos négyzetes eltérés.
Antworten
- True
- False
Frage 55
Frage
A konfigurációelemzés (CFA) sok, kevés értékű változó értékkombinációinak feltárására alkalmas.
Antworten
- True
- False
Frage 56
Frage
Stepwise elemzésnél történhet beléptetés és kiléptetés is.
Antworten
- True
- False
Frage 57
Frage
A Wilks-lambda a megmagyarázott variancia.
Antworten
- True
- False
Frage 58
Frage
A parciális korrelációs együttható lehet nagyobb mint 1.
Antworten
- True
- False
Frage 59
Frage
A determinációs együttható a korrelációs együtthatónál mindig kisebb.
Antworten
- True
- False
Frage 60
Frage
Klaszteranalízisben az 1-nél nagyobb sajátértékű klasztereken szoktak relokációt végezni.
Antworten
- True
- False
Frage 61
Frage
Az agglomeratív hierarchikus klaszteranalízis minden lépésében egyesítünk két klasztert, amelyek valamilyen értelemben egymáshoz a legközelebb vannak.
Antworten
- True
- False
Frage 62
Frage
A Ward-féle módszer egy speciális nemhierarchikus klaszteranalízis.
Antworten
- True
- False
Frage 63
Frage
A kovarianciaanalízis lényege, hogy a szempontváltozók közti interakciókat ki lehet vele mutatni.
Antworten
- True
- False
Frage 64
Frage
A kovariancia-analízisnek nem feltétele a szóráshomogenitás.
Antworten
- True
- False
Frage 65
Frage
A kovariancia-elemzés során lényegében parciálást alkalmazunk.
Antworten
- True
- False
Frage 66
Frage
A kovariancia-analízisben a vizsgált változóknak (a csoportosító változót is beleértve) normál eloszlásúaknak kell lenniük.
Antworten
- True
- False
Frage 67
Frage
A kovariancia-analízis olyan VA, melynek során egy vagy több kvantitatív változó hatását kiszűrve teszteljük a VA szempontváltozóinak a hatását a VA függő változójára.
Antworten
- True
- False
Frage 68
Frage
A kanonikus korrelációk lényegében megmagyarázott varianciák.
Antworten
- True
- False
Frage 69
Frage
Főkomponensanalízisben Varimax rotáció után a főkomponensek nem feltétlenül lesznek korrelálatlanok
Antworten
- True
- False
Frage 70
Frage
A varimax rotációval maximalizáljuk a faktorok által megmagyarázott összvarianciát.
Antworten
- True
- False
Frage 71
Frage
A Levene-próbának fontos alkalmazási feltétele a szóráshomogenitás.
Antworten
- True
- False
Frage 72
Frage
Két normális együttes eloszlású változó között lehet U alakú kapcsolat is.
Antworten
- True
- False
Frage 73
Frage
A Varianciaanalízisban 2 szempont között akkor van interakció, ha a két szempont szoros korrelációban van.
Antworten
- True
- False
Frage 74
Frage
A VA-nak nagy minták esetén nem fontos feltétele a szóráshomogenitás és a normalitás.
Antworten
- True
- False
Frage 75
Frage
A Wilks lambda szoros kapcsolatban van a megmagyarázott varianciával.
Antworten
- True
- False
Frage 76
Frage
Ha a VA-ban a szóráshomogenitás sérül, akkor például a Games-Howell-féle eljárás alkalmazható a szintátlagok páronkénti összehasonlítására.
Antworten
- True
- False
Frage 77
Frage
Szignifikáns VA esetén utótesztekkel értékelhetjük a szintátlagok páronkénti különbségeit.
Antworten
- True
- False
Frage 78
Frage
A faktoranalízis nem foglalkozik a kilógó esetekkel, ezeket kihagyja
Antworten
- True
- False
Frage 79
Frage
A faktorsúlymátrix a faktorok és az eredeti változók közti korrelációk táblázata.
Antworten
- True
- False
Frage 80
Frage
A diszkriminancia-analízis abban a lényeges momentumban különbözik a többszörös lineáris regresszió módszerétől, hogy a függő változó a DA-ban jellemzően kvalitatív, a TLR-ben pedig kvantitatív.
Antworten
- True
- False
Frage 81
Frage
A diszkriminancia-analízis egyik alkalmazási feltétele, hogy teljesüljön a szóráshomogenitás feltétele.
Antworten
- True
- False
Frage 82
Frage
Lépésenkénti regresszióanalízisben a függő változóval kiszámított parciális korrelációk alapján dönthetünk az egyenletbe való beválasztásról.
Antworten
- True
- False
Frage 83
Frage
A többszörös lineáris regresszió alkalmazási feltétele, hogy az input változók függetlenek legyenek egymástól.
Antworten
- True
- False
Frage 84
Frage
A többszörös lineáris regresszió összefoglaló táblázatában a t-értékek melletti p(SIG) értékek jelzik, hogy egy-egy független változó elméleti átlaga különbözik-e 0-tól.
Antworten
- True
- False
Frage 85
Frage
A többszörös lineáris regrssziónak feltétele a csoportok szórósának egyenlősége.
Antworten
- True
- False
Frage 86
Frage
Bináris logisztikus regresszióban az alkalmazás feltételei gyengébbek, mint lineáris regresszió elemzésnél.
Antworten
- True
- False
Frage 87
Frage
Kétféle alap forgatás ismeretes: ortogonális és ferde forgatás
Antworten
- True
- False
Frage 88
Frage
Az ortogonális forgatások a varimax, quartimax, equamax és promax.
Antworten
- True
- False
Frage 89
Frage
Az Equamax a Varimax és a Quartimax módszer kombinációja. Minimalizálja az egy-egy faktoron erősen súlyozódó változók és egyben az egy-egy változóval magasan korreláló faktorok számát.
Antworten
- True
- False
Frage 90
Frage
Direkt oblimin esetén egy delta paraméter segítségével szabályozhatók a faktorok.
Antworten
- True
- False
Frage 91
Frage
A ferde forgatások Direkt oblimin és a Promax.
Antworten
- True
- False
Frage 92
Frage
A legjobb faktorsúlyok 0,5 körüliek.
Antworten
- True
- False
Frage 93
Frage
Kommunalitás: amit egy változó varianciájából a faktorok együtt magyaráznak.
Antworten
- True
- False
Frage 94
Frage
EFA-t használunk ha már van egy alapismeretünk a modellről és CFA-t ha új struktúrákat akarunk találni.
Antworten
- True
- False
Frage 95
Frage
A szfericitási feltétel, hogy a függő változók összes páronkénti különbsége legyen egyforma elméleti szórású
Antworten
- True
- False
Frage 96
Frage
Főkomponensanalízisben Equamax rotáció után a főkomponensek nem feltétlenül lesznek korrelálatlanok
Antworten
- True
- False
Frage 97
Frage
A többváltozós elemzésekben jónak mondható, ha a személyek száma 10-szerese a változók számának
Antworten
- True
- False
Frage 98
Frage
Az agglomeretív hierarchikus KA során minden lépésben felbontunk két klasztert
Antworten
- True
- False
Frage 99
Frage
Logit az odds logaritmusa
Antworten
- True
- False
Frage 100
Frage
A szfericitás feltétele a független mintás VA-nak
Antworten
- True
- False
Frage 101
Frage
Az RMSEA a CFA lényeges mutatója
Antworten
- True
- False
Frage 102
Frage
Promax forgatásnál a faktorok nem korrelálnak egymással.
Antworten
- True
- False
Frage 103
Frage
A scree-ploton a faktorok kommunalitását láthatjuk
Antworten
- True
- False
Frage 104
Frage
A classification table a jövő heti lottó nyerőszámokat tartalmazza
Antworten
- True
- False
Frage 105
Frage
A VA populációk vagy változók varianciáját hasonlítja össze.
Antworten
- True
- False
Frage 106
Frage
TLR alapfeltétele, hogy a független változók ne korreláljanak egymással
Antworten
- True
- False
Frage 107
Frage
Faktoranalízisben legalább 3-5 változó kell ahhoz, hogy egy érvényes faktort lehessen képezni belőlük.
Antworten
- True
- False
Frage 108
Frage
A faktortöltés a korrelációs együttható a változó és a faktor között, ami a közös faktor hatását mutatja a mért változóra.
Antworten
- True
- False
Frage 109
Frage
A maximum likelihood módszer az adatok normális esetén használható legjobb módszer.
Antworten
- True
- False
Frage 110
Frage
A faktortöltések utalnak a faktornak a mért változóra való hatásának erejére és irányára
Antworten
- True
- False
Frage 111
Frage
Egyváltozós statisztikai elemzésekben (EVS-ben) a VA az a módszercsalád, melynek segítségével csoportok és változók átlagait összehasonlíthatjuk. Itt a hangsúly az ugyanakkoraság, egyformaság, homogenitás tesztelésén van. TVS-ben a VA elemzéseinek hangsúlya azon van, hogy a kategoriális független változók együtt hogyan hatnak egy vagy több kvantitatív változó nagyságszintjére (átlagára).
Antworten
- True
- False
Frage 112
Frage
A VA és a kovarianciaanalízis alkalmazásának két általános feltétele van: a függő változó(k) normalitása és a szóráshomogenitás
Antworten
- True
- False
Frage 113
Frage
Faktorsúlynak (factor loading) a független változó és a faktor közti korrelációt nevezzük
Antworten
- True
- False
Frage 114
Frage
A Klaszter-analízisben a centroid 1-1 klaszter átlagvektora.
Antworten
- True
- False
Frage 115
Frage
A Főkomponens-analízis elsődleges célja kevés komponenssel sok változót helyettesíteni
Antworten
- True
- False
Frage 116
Frage
A SCREE PLOT megmutatja, hogy hány faktort kell elforgatnunk
Antworten
- True
- False
Frage 117
Frage
Ha egy változó KMO-ja 50 % feletti, minden esetben bevonható a faktorelemzésbe.
Antworten
- True
- False
Frage 118
Frage
A kommunalitás a változóknak a többi változóval lefedett közös részét mutatja.
Antworten
- True
- False
Frage 119
Frage
A FA a változókon végzett klaszteranalízis.
Antworten
- True
- False
Frage 120
Frage
A főkomponensek elforgatásával nőhet az össz-megmagyarázott variancia értéke.
Antworten
- True
- False
Frage 121
Frage
A kanonikus korreláció lényegében a megmagyarázott varianciát jelenti.
Antworten
- True
- False
Frage 122
Frage
DA-nak nem feltétele a szóráshomogenitás
Antworten
- True
- False
Frage 123
Frage
A Scree-plot azt mutatja meg, hogy mely faktorokat kell kiemelnünk.
Antworten
- True
- False
Frage 124
Frage
A BLR fókusza a p valószínűség; odds(p)-re és logit(p)-re azért van szükség, hogy a TLR függő változója matematikailag kezelhető eloszlású legyen.
Antworten
- True
- False
Frage 125
Frage
A következő esetekben érdemes BLR-t választani DA helyett:
A független változók (X-ek) együttes eloszlása nem többdimenziós normális
Az X-ek között kategoriálisak is vannak
A függő változónál a p valószínűség (binárisnál p = P(1)) egyedi, nem normális eloszláson alapul
Az X-ek között nem lineáris kapcsolatok is feltételezhetők
Antworten
- True
- False
Frage 126
Frage
Minimum annyi főkomponens készíthető, ahány input változó van.
Antworten
- True
- False
Frage 127
Frage
Ha van nulla sajátérték is FKA-ban, akkor azt mondjuk, hogy a korrelációs mátrix
szinguláris. Ilyenkor fellép a multikollinearitás (változók közti túl erős lineáris összefüggés)
Antworten
- True
- False
Frage 128
Frage
Leggyakrabban az 1-nél nagyobb sajátértékű főkomponenseket tartjuk meg és a megtartott főkomponensek jónak mondhatók, ha az általuk magyarázott összvariancia-arány meghaladja a 70%-ot: MV% > 0,70.
Antworten
- True
- False
Frage 129
Frage
A kommunalitások megmutatják, hogy egy-egy input változót a megtartott főkomponensek milyen arányban
magyaráznak (a főkomponensek által a változóból magyarázott varianciaarány)
Antworten
- True
- False
Frage 130
Frage
0,5-ös kommunalitás alatt „kilóg” a változó a főkomponensek által képviselt modellből.
Antworten
- True
- False
Frage 131
Frage
Forgatás után a faktorok által magyarázott összvariancia
megváltozik de egyes faktorok által magyarázott varianciák nem.
Antworten
- True
- False
Frage 132
Frage
Az FKA alkalmazási feltételei: Mintanagyság , Linearitás , Interkorrelációk
Antworten
- True
- False
Frage 133
Frage
Ha a változók közös része elhanyagolható, nincs értelme EFA-t végrehajtani.
Antworten
- True
- False
Frage 134
Frage
Ha Bartlett erősen szignifikáns, nincs értelme EFA-t csinálni.
Antworten
- True
- False
Frage 135
Frage
FKA: változók összinformációját faktorizálja míg FA: csak a változók közös információját
faktorizálja, tehát figyelmen kívül hagyja aváltozók azon információját, amelyek
egyediek, más változóval nem mutatnak átfedést
Antworten
- True
- False
Frage 136
Frage
Lejtődiagram: faktorok összefüggéseinek meghatározása grafikus módszerrel:
Antworten
- True
- False
Möchten Sie mit GoConqr kostenlos Ihre eigenen Quiz erstellen? eigenen Mehr erfahren.