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