Többváltozós statisztika no.2

Descripción

Test sobre Többváltozós statisztika no.2, creado por Tímea Lakner el 20/12/2017.
Tímea Lakner
Test por Tímea Lakner, actualizado hace más de 1 año
Tímea Lakner
Creado por Tímea Lakner hace más de 6 años
248
2

Resumen del Recurso

Pregunta 1

Pregunta
Ha erősen sérül a VA-ban a szóráshomogenitás, akkor indokolt robusztus VA alapján dönteni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 2

Pregunta
A VAben 2 szempont között akkor van interakció, ha a két szempont szoros korrelációban van.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 3

Pregunta
A többszempontos varianciaanalízis független változóinak folytonosaknak kell lenniük.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 4

Pregunta
Két szempont között VA-ban akkor van interakció, ha a két szempont szoros korrelációban van.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 5

Pregunta
A főkomponensanalízis feltárja a sok input változó mögött meghúzódó közös komponenseket.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 6

Pregunta
A főkomponensek az input változók súlyozott összegei.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 7

Pregunta
Főkomponensanalízisben Varimax rotáció után a főkomponensek nem feltétlenül lesznek korrelálatlanok.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 8

Pregunta
A varimax rotációval maximalizáljuk a faktorok által megmagyarázott összvarianciát.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 9

Pregunta
A főkomponens-elemzés során mindig egyértelműen tudunk dönteni a változók és a komponensek viszonyáról.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 10

Pregunta
A főkomponens-analízis egyik célja a változók számának redukciója.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 11

Pregunta
Ha a főkomponensek sajátértékei rendre 3,2; 2,1; 1,5; 0,8; 0,3 és 0,1; akkor a három főkomponenset érdemes forgatni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 12

Pregunta
Ha hat input változó esetén az első főkomponens sajátértéke 2, a másodiké pedig 1,2, akkor ezek együtt több mint 50%-ot magyaráznak meg az FA modelljében.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 13

Pregunta
A főkomponensanalízis értelmezhető klaszteranalízisként is
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 14

Pregunta
A kanonikus korreláció-elemzéssel két változócsoport egymással erősen korreláló struktúráját keressük.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 15

Pregunta
A kanonikus korrelációk lényegében megmagyarázott varianciák.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 16

Pregunta
A kovarianciaanalízis lényege, hogy a szempontváltozók közti interakciókat ki lehet vele mutatni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 17

Pregunta
A kovarianciaanalizis lenyege, hogy az interakciós hatásokat ki lehet vele mutatni
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 18

Pregunta
A kovariancia-analízisnek nem feltétele a szóráshomogenitás.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 19

Pregunta
A kovariancia-elemzés során lényegében parciálást alkalmazunk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 20

Pregunta
Kovariancia-elemzésben korrigált mintaáltagokat hasonlítunk össze.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 21

Pregunta
A kovariancia-analízisben a vizsgált változóknak (a csoportosító változót is beleértve) normál eloszlásúaknak kell lenniük.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 22

Pregunta
A kovariancia-analízis olyan VA, melynek során egy vagy több kvantitatív változó hatását kiszűrve teszteljük a VA szempontváltozóinak a hatását a VA függő változójára.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 23

Pregunta
A klaszteranalízis lényege, hogy eseteket vagy változókat távolságaik alapján homogén csoportokba sorolunk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 24

Pregunta
A Ward-féle módszer egy speciális nemhierarchikus klaszteranalízis.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 25

Pregunta
A relokáció olyan nemhierarchikus klaszteranalízis, amelynél a homogenitás növelése érdekében interakiós eljárással cserélgetjük a klaszterek elemeit.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 26

Pregunta
A Ward-féle módszernél két klaszter távolságát a klaszterek centroidjainak távolságával definiáljuk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 27

Pregunta
Az agglomeratív hierarchikus klaszteranalízis minden lépésében egyesítünk két klasztert, amelyek valamilyen értelemben egymáshoz a legközelebb vannak.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 28

Pregunta
Klaszteranalízisben a centroid egy-egy klaszter átlagvektora.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 29

Pregunta
Klaszteranalízisben a legközelebbi szomszéd módszer alkalmazása azt jelenti, hogy mindig a két legközelebbi elem (megfigyelés) kerül egy klaszterbe.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 30

Pregunta
Klaszteranalízisben az 1-nél nagyobb sajátértékű klasztereken szoktak relokációt végezni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 31

Pregunta
Klaszteranalízissel homogén változócsoportok is kialakíthatók a változók hasonlósága alapján.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 32

Pregunta
A hierarchikus klaszteranalízis egy lépésében vagy egyesítük két klasztert vagy egy új klasztert hozunk létre
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 33

Pregunta
A determinációs együttható a korrelációs együtthatónál mindig kisebb.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 34

Pregunta
A parciális korrelációs együttható legfeljebb 1 lehet.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 35

Pregunta
A log-lineáris elemzés a sima khi-négyzet-próbás kapcsolatvizsgálat általánosítása.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 36

Pregunta
A B-értékek alapján a konstans tagnak van a legnagyobb hatása a függő változóra.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 37

Pregunta
A Beta-értékek segítségével állapítható meg, hogy melyik változónak milyen mértékű hatása van a függő változóra – a többi változóhoz képest.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 38

Pregunta
Az ANOVA táblázatból megtudható, hogy a magyarázott variancia-arány, illetve a korrelációs együttható szignifikánsan különbözik-e 0-tól.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 39

Pregunta
Az együtthatók táblázatában látható t-érték azt mutatja meg, hogy az adott változó 0 vagy nem 0.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 40

Pregunta
Minél nagyobb a reziduális, annál pontosabb a becslés.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 41

Pregunta
A lineáris regresszió esetén az eredeti négyzetösszeget bontjuk fel a regresszió által magyarázott négyzetes eltérés összegére és a reziduálisra.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 42

Pregunta
Ha az ANOVA táblázatban a SIG-érték 0,05 alatt van, érvényes modellt alkottunk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 43

Pregunta
A determinációs együttható maximuma 1, minimuma -1, mely értékeket függvényszerű kapcsolat esetén érhetünk el.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 44

Pregunta
A korrelációs együttható a determinációs együttható négyzete.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 45

Pregunta
A magyarázó változók esetében az a jó, ha azok egymással minél szorosabban összefüggnek – így építhető erős és jól magyarázható lineáris modell a függő változóra.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 46

Pregunta
Minden diszkrét változó átalakítható DUMMY változóvá.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 47

Pregunta
Az együtthatók táblázatának t-értéke és hozzá tartozó szignifikancia arról tájékoztat minket, hogy az adott magyarázó változó együtthatója 0 vagy nem 0 a lineáris regresszió egyenletében.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 48

Pregunta
A DUMMY változóknak mindig 2 értéke van.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 49

Pregunta
A kovariancia-analízisben a függő változó normalitása az egyik feltétel.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 50

Pregunta
A kovariáns változó mindig diszkrét.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 51

Pregunta
A szóráshomogenitás feltétele a kovariancia-analízisben egyáltalán nem fontos.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 52

Pregunta
A páros összehasonlításokkal csak akkor kell foglalkozni, ha a szóráshomogenitás nem teljesül.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 53

Pregunta
A variancia-analízis alapján a fenti elemzésben a csoportok átlagai között szignifikáns különbség van.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 54

Pregunta
A VA-ban a páros összehasonlítások közöl a Games–Howell-tesztet kell alkalmazni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 55

Pregunta
A megmagyarázott variancia-arány gyöke a korrelációs hányados.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 56

Pregunta
A kovariancia-analízis során a kovariáns változó hatását is figyelembe véve teszteljük csoportok átlagainak egyenlőségét.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 57

Pregunta
A korrigált eredmények táblázatában már azok az átlagok kerülnek tesztelésre, melyekben figyelembe vettük a kovariáns változó hatását.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 58

Pregunta
A James-próba mindig erősebb, mint a Welch-próba.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 59

Pregunta
A Tukey–Kramér-próbának feltétele a szóráshomogenitás.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 60

Pregunta
A Brown–Forsythe-teszt akkor is használható, ha az elméleti szórások különböznek.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 61

Pregunta
A ferdeség és csúcsosság segítségével tesztelhető a normalitás.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 62

Pregunta
KOVA elemzés esetén nagyobb minták esetén a normalitás feltétele elhagyható.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 63

Pregunta
A bináris logisztikus regresszióban a függő változó mindig folytonos.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 64

Pregunta
A logisztikus regresszióban arra vagyunk kíváncsiak, hogy a függő változók adott értéke mellett mi a magyarázó változó adott értékének bekövetkezési valószínűsége.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 65

Pregunta
Az Omnibus-tesztek megmutatják, hogy mennyire jó illeszkedésű a modellünk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 66

Pregunta
A Cox & Snell-féle mutató elvileg nem éri el az 1-et.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 67

Pregunta
A Modell Summary táblázatban található R-négyzetek a modell determinációs együtthatói.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 68

Pregunta
Ha a klasszifikációs táblázatok bal alsó és jobb felső sarkában vannak nagy értékek, akkor tudhatjuk, hogy jó modellt találtunk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 69

Pregunta
Az EXP(B) érték akkor negatív, ha a B érték negatív.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 70

Pregunta
A klasszifikációs táblázatban lévő értékekből leolvashatjuk, hogy mi a tapasztalati és a modellbéli becsült eredmények egymáshoz való viszonya – hány hibás és hány helyes osztályozás történt a modell segítségével.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 71

Pregunta
A logisztikus regresszióban feltétel a függő változó normalitása.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 72

Pregunta
A magyarázó változók erős egymással való összefüggése rontja a modell interpretálhatóságát.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 73

Pregunta
A Nagelkerke-féle R-négyzet elvi maximuma 1.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 74

Pregunta
A logisztikus regresszióban a Modell Summary táblázat első oszlopában a regresszióból számított korrelációs együtthatót olvashatjuk le.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 75

Pregunta
A faktorelemzés egyik speciális esete a főkomponens-elemzés.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 76

Pregunta
A főkomponens-elemzés során sok változót szeretnénk kevés változó segítségével magyarázni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 77

Pregunta
A faktorelemzésben mindig VARIMAX rotálást kell végezni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 78

Pregunta
Minél magasabb a KMO-érték, annál kevésbé összefüggőek a változóink.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 79

Pregunta
A Bartlett-teszt segítségével arról hozhatunk döntést, hogy a változó-szettünk mennyire hasonlít egy teljesen független változó-szetthez.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 80

Pregunta
A végső kommunalitások táblázatában a jó modellek esetében általában 0,25-nél nagyobb értékeket szokás elvárni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 81

Pregunta
Rotálás segítségével növelhető a teljes magyarázott variancia-arány.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 82

Pregunta
Egy változó 0,249-es kommunalitás alapján kihagyható lenne a modellből, így újabb futtatással kéne újabb faktorstruktúrát feltárni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 83

Pregunta
A klaszterezés célja, hogy a változók között csoportokat alakítsunk ki.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 84

Pregunta
A klaszterezés során olyan csoportokat hozunk létre, melyben az egyedek egymásra hasonlítanak, míg a csoportok egymástól általában eltérőek.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 85

Pregunta
A k-középpontú elemzés során minden lépésben a két legközelebbi klasztert összevonjuk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 86

Pregunta
A hierarchikus klaszterezés során több klaszterszám esetére is kérhetünk megoldást.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 87

Pregunta
Amennyiben a klaszterezést a változókon hajtjuk végre, úgy a faktorelemzéshez egy rokon módszert dolgozhatunk ki.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 88

Pregunta
A csoportok kialakításakor fontos kérdés az egyedek közötti távolságok mérése.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 89

Pregunta
Minél nagyobb a Silhouette-mutató, annál jobb a klaszterezettség.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 90

Pregunta
A relokáció megállítására csak egyfajta kritérium létezhet.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 91

Pregunta
A hierarchikus klaszterezés mindig jobb eredményt ad, mint a k-középpontú.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 92

Pregunta
Klaszterezés során sosem szabad standardizálni a változókat.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 93

Pregunta
A variancia-analízis során feltétel a csoportok függetlensége, illetve a független egyedkiválasztás.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 94

Pregunta
Az intraklaszter-korreláció (ICC) segítségével kihagyhatunk egyedeket az elemzésből.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 95

Pregunta
Az átlagok összehasonlításának bármely eljárása során fontos szempont ellenőrizni, hogy a mintánkba került egyedek válaszai mennyire függetlenek egymástól.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 96

Pregunta
Amennyiben egy kezelés előtt vagy után nézünk egyedeket, úgy ezt az elemzési metódust fogjuk mindenképpen használni, hiszen a két mintánk összefügg.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 97

Pregunta
Ha a csoportjainkban egymással összefüggő mintavételezés feltételezhető, akkor korrigálva (csökkentve) a szabadságfokot, robusztus eljárást nyerhetünk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 98

Pregunta
A robusztus eljárások sajátossága, hogy a hagyományos eljárások feltételeinek bizonyos szintű sérülése esetén is megbízható eredményeket adnak.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 99

Pregunta
Az átlagokat összehasonlító hagyományos eljárások feltétele a normalitás.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 100

Pregunta
ICC futtatásakor a szóráshomogenitás feltétele nagy minták esetén elhagyható.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 101

Pregunta
A kétmintás t-próba esetén a Welch-féle d-próba szintén szabadságfok-korrekciós robusztus eljárás.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 102

Pregunta
A Levene-teszt a szóráshomogenitás eldöntésére szabadságfok-korrekciós robusztus eljárás.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 103

Pregunta
Az egymintás t-próba esetén robusztus teszt a Wilcoxon-próba is, mely szintén szabadságfok-korrekciós módszer.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 104

Pregunta
A szabadságfok-korrekciós eljárásokban csak formálisan csökkentjük az esetszámokat, valójában nem törlünk elemeket a mintából (tehát trimmelést nem végzünk).
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 105

Pregunta
A változók közötti összefüggések nem az intraklaszter-korrelációs eljárást igénylik, hiszen az a mintabéli egyedek összefüggése esetén segít a pontosabb következtetés megalkotásában.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 106

Pregunta
A design-mutató 2 alatti értékei esetén nem kell szabadságfok-korrekciót végrehajtani.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 107

Pregunta
Az ICC növekedésével a design- mutató csökken.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 108

Pregunta
A diszkriminancia-analízis (DA) során csoportokat szeparálunk egymástól.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 109

Pregunta
Minél nagyobb a Wilks-féle lambda értéke, annál jobb a szeparálásunk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 110

Pregunta
A DA során olyan függvényeket határozunk meg, melyek egyben tartják a populációt.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 111

Pregunta
A DA során azok a függvények, melyek szeparálnak, mindig lineárisak.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 112

Pregunta
A Wilks-féle lambda-érték egy fordított determinációs együtthatóként értelmezhető.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 113

Pregunta
Amennyiben „n” darab csoportunk van, úgy „n” függvény mindenképpen elegendő a szétvágásukhoz.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 114

Pregunta
A logisztikus regresszió során is diszkrét változókat azonosítunk, de amíg ott a bekövetkezések valószínűsége a kérdés, addig itt a csoportok szeparálása, elkülönítése.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 115

Pregunta
A DA során a függő változó mindenképpen folytonos.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 116

Pregunta
A sajátértékek segítéségével megállapítható, hogy melyik függvénynek van nagyobb szeparáló ereje, képessége.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 117

Pregunta
A Wilks-féle lambda SIG-értéke mutatja meg, hogy mely változó segítségével lehet a csoportokat szignifikánsan elkülöníteni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 118

Pregunta
A DA csak bináris változókra alkalmazható.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 119

Pregunta
a k-középpontú klaszterezés egyfajta ellenőrzésére használhatjuk a DA-t.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 120

Pregunta
Minél nagyobbak a reziduálisok, annál jobb a modell illeszkedése.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 121

Pregunta
A modell illeszkedését khi-négyzet statisztikával ellenőrizzük.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 122

Pregunta
Minél nagyobb a szignifikancia értéke a modellben, annál inkább hajlamosak vagyunk azt elfogadni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 123

Pregunta
A loglineáris modellben folytonos változók közötti kapcsolatokat keresünk.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 124

Pregunta
A loglineáris modell lényegében a khi-négyzet-próba általánosítása.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 125

Pregunta
Független események együttes bekövetkezésének alószínűsége a külön-külön vett bekövetkezési valószínűségek összege.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 126

Pregunta
Az interakciók számának csökkentése mellett szeretnénk a loglineáris modellezésben minél jobb illeszkedést elérni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 127

Pregunta
Amennyiben minden interakciót és marginálist figyelembe veszünk, úgy olyan modellt írhatunk fel, melyben a reziduálisok maximálisak.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 128

Pregunta
A loglineáris modellben általában kettőnél több kategória-változó kapcsolatát igyekszünk leírni.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 129

Pregunta
A loglineáris modell illeszkedését is ANOVA táblázattal ellenőrizzük.
Respuesta
  • True
  • False
Mostrar resumen completo Ocultar resumen completo

Similar

Mis Recursos de Programación
maya velasquez
Estrategias de Enseñanza Alternativas
Diego Santos
Cómo Calcular la Nota de Admisión en la Selectividad
maya velasquez
Fechas clave de la Historia de España
maya velasquez
Mapa Mental Estructura gramatical presente simple inglés
JOWANI BELLO MELO
Visita al MAN - Prehistoria
Alba B
Compás de 4/4
mariajesus camino
ENGLISH CLASS FUTURE FORMS
pablomac8
RAMAS DE LA GEOGRAFIA
ROSA MARIA ARRIAGA
EXAMENES UNAM
ROSA MARIA ARRIAGA
Sistemas economicos
Bringas v