Copy and Edit

Többváltozós statisztika no.1

Description

Quiz on Többváltozós statisztika no.1, created by Tímea Lakner on 20/12/2017.
Tímea Lakner
Quiz by Tímea Lakner, updated more than 1 year ago
Tímea Lakner
Created by Tímea Lakner almost 7 years ago
823
2
0

Resource summary

Question 1

Question
A béta-súlyok alapján többszörös lineáris regresszió-elemzésben eldönthetjük, hogy két független változó közül melyiknek van nagyobb hatása a függő változóra.
Answer
  • True
  • False

Question 2

Question
Lépésenkénti regresszióban a 3. lépéstől a bevonási kritérium tesztelése előtt megnézzük, hogy nincs-e olyan korábban bevont változó, melyet ki kell ejtenünk a modellből.
Answer
  • True
  • False

Question 3

Question
A szemi-parciális korreláció négyzete a TLR-ben egy változóval kapcsolatban azt mutatja, hogy mennyivel nőne R2, ha ha a változót kihagynánk a független változók közül.
Answer
  • True
  • False

Question 4

Question
A legkisebb négyzetes regresszió kritériuma, hogy minimális legyen a regressziós becslés és a függő változó közti átlagos négyzetes eltérés.
Answer
  • True
  • False

Question 5

Question
A lépésenkénti regresszióban az R2-et annak a változónak a bevonása emeli meg a legjobban, amelynek a legalacsonyabb a parciális korrelációja az Y-nal, a korábban bevont változók hatásának a kiszűrése után.
Answer
  • True
  • False

Question 6

Question
A standardizált regressziós együtthatók segítségével össze lehet hasonlítani az egyes független változók regressziós hatását.
Answer
  • True
  • False

Question 7

Question
A logit a függő változó valószínűségének logaritmusa.
Answer
  • True
  • False

Question 8

Question
Kanonikus korreláció-elemzésben két változócsopot egymással erősen korreláló közös struktúráját keressük.
Answer
  • True
  • False

Question 9

Question
A diszkriminancia-analízis alkalmazásának feltétele, hogy a független változók diszkrétek legyenek.
Answer
  • True
  • False

Question 10

Question
Minél nagyobb a Wilks-lambda a diszkriminancia-analízisben, annál jobb a DA (=diszk.analízis) predikciós modellje.
Answer
  • True
  • False

Question 11

Question
A diszkriminancia-analízis egyik alkalmazási feltétele a független változók normális együttes eloszlása.
Answer
  • True
  • False

Question 12

Question
A 2. főkomponens sajátértéke sosem lehet nagyobb, mint az 1. főkomponensé.
Answer
  • True
  • False

Question 13

Question
A rotáció általában megkönnyíti az FA-modell értelmezését.
Answer
  • True
  • False

Question 14

Question
A maximum likelihood faktormodell nem veszi figyelembe a változókra specifikus egyedi részleteket.
Answer
  • True
  • False

Question 15

Question
Klaszteranalízisben az 1-nél nagyobb sajátértékű klasztereken szoktak relokációt végezni.
Answer
  • True
  • False

Question 16

Question
Klaszteranalízisben két klaszter közül az a homogénebb, amelyiknek a homogenitási együtthatója nagyobb.
Answer
  • True
  • False

Question 17

Question
A KMO 0,75-ös értéke már jónak mondható.
Answer
  • True
  • False

Question 18

Question
A nemhierarchikus klaszteranalízis egymásra épülő klasszifikációk rendszere, melyhez úgy jutunk, hogy lépésenként egyesítünk vagy felbontunk klasztereket.
Answer
  • True
  • False

Question 19

Question
Log-lineáris elemzéssel diszkrét változók közti speciális kapcsolatokat tesztelhetünk.
Answer
  • True
  • False

Question 20

Question
A log-lineáris elemzést korrelációs mátrixokon szokás végezni.
Answer
  • True
  • False

Question 21

Question
Többváltozós elemzésekben elvárt, hogy a személyek száma 3-5-ször akkora legyen, mint a változóké.
Answer
  • True
  • False

Question 22

Question
Hierarchikus klaszteranalízisben a legközelebbi szomszéd módszer alkalmazása azt jelenti, hogy mindig a két legközelebbi klaszterközéppontú klasztert egyesítjük a közös klaszterbe.
Answer
  • True
  • False

Question 23

Question
Kovariancia-analízisben korrigált mintaátlagokat hasonlítunk össze.
Answer
  • True
  • False

Question 24

Question
A log-lineáris elemzés sima khí2-próbás kapcsolatvizsgálat általánosítása.
Answer
  • True
  • False

Question 25

Question
Bináris logisztikus regresszióval ugyanarra a fő kérdésre kaphatunk választ, mint egy megfelelő DA-val.
Answer
  • True
  • False

Question 26

Question
A rotációk hatására hasonlóbbá válnak az egyes faktorok által megmagyarázott varianciák.
Answer
  • True
  • False

Question 27

Question
Regresszióban a konstans tag jelzi, hogy egységnyi megváltoztatásával milyen mértékben változik a függőváltozó.
Answer
  • True
  • False

Question 28

Question
Két szempont között a variancia analízisben (VA) akkor van interakció, ha közös hatásuk az egyedi hatások sima összege.
Answer
  • True
  • False

Question 29

Question
Ha az FA-ban egy input változó KMO-értéke 0,25 feletti, akkor a változó bevonható a faktormodellbe.
Answer
  • True
  • False

Question 30

Question
A klaszteranalízis lényege, hogy eseteket vagy változókat páronkénti távolságaik alapján homogén csoportokba rendezünk.
Answer
  • True
  • False

Question 31

Question
A maximum likelihood faktoranalízisben ugyanannyi faktorral a változók varianciájának nagyobb hányadát tudjuk megmagyarázni, mint egy ugyanazon változókon végrehajtott főkomponensanalízisben.
Answer
  • True
  • False

Question 32

Question
A varimax rotiációval a faktorok által megmagyarázott összvariancia esetenként növelhető.
Answer
  • True
  • False

Question 33

Question
Többszörös lineáris regresszióban a többszörös korrelációs együttható négyzete a regresszió standard hibája.
Answer
  • True
  • False

Question 34

Question
A Wilks-lambda szoros kapcsolatban van a megmagyarázott varianciával.
Answer
  • True
  • False

Question 35

Question
Lépésenkénti regresszióanalízisben a függő változóval kiszámított parciális vagy szemiparciális alapján döntünk az egyenletbe való beválasztásról.
Answer
  • True
  • False

Question 36

Question
Két szempont között a VA-ban akkor van interakció, ha a két szempont szoros közvetlen kapcsolatban van.
Answer
  • True
  • False

Question 37

Question
A diszkriminancia analízis fő célja egy olyan predikciós szabály megalkotása, amellyel kvantitatív változók értékeiből bejósolható egy kvalitatív változó értéke.
Answer
  • True
  • False

Question 38

Question
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.
Answer
  • True
  • False

Question 39

Question
Az FA a változókon végzett klaszteranalízis.
Answer
  • True
  • False

Question 40

Question
Többváltozós varianciaanalízisnél függetlennek kell legyenek a változók.
Answer
  • True
  • False

Question 41

Question
Kovarianciaanalízissel főleg a változók közti interakciót vizsgáljuk.
Answer
  • True
  • False

Question 42

Question
A DA és TLR közötti lényeges különbség, hogy az előbbi kvalitatív, utóbbi kvantitatív függő változókkal dolgozik.
Answer
  • True
  • False

Question 43

Question
Forgatással megváltozik a faktorok illeszkedése.
Answer
  • True
  • False

Question 44

Question
A Screeplot a faktorok sajátértékét ábrázolja.
Answer
  • True
  • False

Question 45

Question
A faktorforgatással megváltozik a modell illeszkedése
Answer
  • True
  • False

Question 46

Question
A Klaszter-analízisben a centroid 1-1 klaszter átlagvektora
Answer
  • True
  • False

Question 47

Question
A Főkomp-anal. elsődleges célja kevés komponenssel sok változót helyettesíteni
Answer
  • True
  • False

Question 48

Question
Többszörös lin.regresszióban a korr. együttható négyzete a regr. standard hibája.
Answer
  • True
  • False

Question 49

Question
A faktoranalízis gyakorlatilag személyeken végzett klaszteranalízis.
Answer
  • True
  • False

Question 50

Question
A SCREE PLOT megmutatja, hogy hány faktort kell elforgatnunk.
Answer
  • True
  • False

Question 51

Question
A kommunalitás a változóknak a többi változóval lefeledett közös részét mutatja.
Answer
  • True
  • False

Question 52

Question
Ha egy változó KMO-ja 50 % feletti, minden esetben bevonható a faktorelemzésbe.
Answer
  • True
  • False

Question 53

Question
A Bartlett-próba a modell megfelelőségét mutatja.
Answer
  • True
  • False

Question 54

Question
A DA és  TLR közit egyetlen különbség, hogy a DA kvalitatív függő változót feltételez.
Answer
  • True
  • False

Question 55

Question
Többszörös regresszió analízisben a béta a lineáris regressziós együttható.
Answer
  • True
  • False

Question 56

Question
Varimax rotációnál a faktorok mindig korrelálatlanok egymással.
Answer
  • True
  • False

Question 57

Question
Főkomponens analízissel kevés főkomponenssel helyettesítünk többváltozót.
Answer
  • True
  • False

Question 58

Question
Diszkriminancia-analízis feltétele a szóráshomogenitás és normalitás
Answer
  • True
  • False

Question 59

Question
Klaszteranalízisnél a legközelebbi szomszéd elv esetén a két legközelebbi klaszteregységet vonjuk össze.
Answer
  • True
  • False

Question 60

Question
A kommunalitás, a forgatás után, a változónak a főkomponensek által megmagyarázott variancája.
Answer
  • True
  • False

Question 61

Question
A sajátérték azt mutatja, hogy a változók mennyit magyaráznak a faktor varianciájából.
Answer
  • True
  • False

Question 62

Question
A kovariancia-analízis révén hatások kombinált interakciói mutathatók ki.
Answer
  • True
  • False

Question 63

Question
A determinációs együttható megmagyarázott variancia-arány.
Answer
  • True
  • False

Question 64

Question
A kannonikus korreláció két skála közös részét emeli ki változóik korrelációja (lineáris függvényei) segítségével.
Answer
  • True
  • False

Question 65

Question
A kanonikus korreláció lényegében a megmagyarázott varianciát jelenti.
Answer
  • True
  • False

Question 66

Question
A kanonnikus korreláció két fajtája, a többszörös lineáris regresszió (TLR) és a diszkrimincia analízis (DA), a különbség köztük, hogy a TLR-nél az y függő  változó kvantitatív, míg DA-nál kvalitatív.
Answer
  • True
  • False

Question 67

Question
Az interakció nem más, mint a független változók additív hatása.
Answer
  • True
  • False

Question 68

Question
A főkomponens analízis: adatredukció, a lehető legtöbb információ megtartásával.
Answer
  • True
  • False

Question 69

Question
A Bartlett próba a faktoranalízisben a faktorstruktúra jóságát mutatja.
Answer
  • True
  • False

Question 70

Question
A faktoranalízisnél a faktormátrixban a legnagyobb súllyal eső faktorok segítenek a faktor lényegét megragadni.
Answer
  • True
  • False

Question 71

Question
VA-ban az interakció kovariancianalízissel tesztelhető.
Answer
  • True
  • False

Question 72

Question
A többszörös linregresszóban a bétasúly a.stdizált regressziós együttható, az egyenletben.
Answer
  • True
  • False

Question 73

Question
A faktorelemzésnél az ábra az spss-ben (screenplot) alapján meg lehet mondani, hogy hány faktort emeljünk ki.
Answer
  • True
  • False

Question 74

Question
KLA-ban a legtávolabbi szomszéd elv esetén a két legközelebbi klaszter legtávolabbi értékeit vesszük figyelembe.
Answer
  • True
  • False

Question 75

Question
A BLR arra fókuszál, hogy a független változók értékkombinációi segítségével minél pontosabban megadja a célcsoportba tartozás valószínűségének a logitjét, egyben a két csoportba tartozás valószínűségét. A BLR esetén is szokásos a lépésenkénti beléptetés alkalmazása, mely csak az önálló szignifikáns hatású független változókat lépteti be a regressziós modellbe. A BLR-ben többféle regressziós optimalizációs algoritmus is lehetséges, mi ezek közül a „Forward likelihood ratio” (lépésenkénti likelihood hányados) módszert alkalmaztuk, mely a maximum likelihood becslésre épít.
Answer
  • True
  • False

Question 76

Question
Bináris logisztikus regresszióban az alkalmazás feltételei gyengébbek, mint lineáris regresszió elemzésnél.
Answer
  • True
  • False

Question 77

Question
Bináris logisztikus regresszióval ugyanarra a fő kérdésre kaphatunk választ, mint egy megfelelő diszkriminancia- analízissel.
Answer
  • True
  • False

Question 78

Question
A regressziós táblázat béta együtthatói jelzik, melyik független változónak milyen a hatása a függő változóra.
Answer
  • True
  • False

Question 79

Question
"Minél nagyobb egy regresszió hibavarianciája, annál jobb a modell illeszkedése."
Answer
  • True
  • False

Question 80

Question
A regresszió táblázat standardizált regressziós együtthatóiból kiolvasható, hogy melyik független változónak van a legnagyobb hatása a függő változóra.
Answer
  • True
  • False

Question 81

Question
Regresszióban az "ENTER" módszer választása esetén minden változó benne lesz a regressziós modellben.
Answer
  • True
  • False

Question 82

Question
Egy regressziós-modell megmagyarázott variancia-hányadát az R-négyzet érték mutatja.
Answer
  • True
  • False

Question 83

Question
A béta súlyok a standardizált regressziós együtthatók
Answer
  • True
  • False

Question 84

Question
A regressziós egyenes az, amelynél a pontok átlagos négyzetes távolsága az egyenestől (= Res = Hibavariancia) a legkisebb.
Answer
  • True
  • False

Question 85

Question
Az eta-négyzet a lineáris regresszió determinációs együtthatójával rokon mutató.
Answer
  • True
  • False

Question 86

Question
A lineáris regresszió érvényessége függ attól, hogy a vizsgált változók normalitása teljesül-e.
Answer
  • True
  • False

Question 87

Question
A többszörös lineáris regresszió alkalmazási feltétele, hogy az input változók függetlenek legyenek egymástól.
Answer
  • True
  • False

Question 88

Question
Többszörös lineáris regresszióban a többszörös korrelációs együttható négyzete a regresszió standard hibája.
Answer
  • True
  • False

Question 89

Question
A béta-súlyok alapján a többszörös lineáris regresszió- elemzésben eldönthetjük, hogy két független változó közül melyik van nagyobb hatással a függő változóra.
Answer
  • True
  • False

Question 90

Question
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.
Answer
  • True
  • False

Question 91

Question
A többszörös lineáris regressziónak feltétele a csoportok szórósának egyenlősége.
Answer
  • True
  • False

Question 92

Question
Lépésenkénti regresszióanalízisben a függő változóval kiszámított parciális korrelációk alapján dönthetünk az egyenletbe való BEválasztásról.
Answer
  • True
  • False

Question 93

Question
Lépésenkénti regresszióanalízisben a függő változóval kiszámított parciális korrelációk alapján dönthetünk az egyenletbe való leválasztásról.
Answer
  • True
  • False

Question 94

Question
A lépésenkénti regresszióban parciális vagy szemiparciális korrelációk segítségével döntünk a függő változó modellbe való bevételéről.
Answer
  • True
  • False

Question 95

Question
A lépésenkénti regresszió során lépésenként megnézzük, van-e szignifikáns, plusz hatású független változó.
Answer
  • True
  • False

Question 96

Question
A lejtődiagram segítségével eldönthetjük, hogy a lépésenkénti regresszióanalízisben hol álljunk meg.
Answer
  • True
  • False

Question 97

Question
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.
Answer
  • True
  • False

Question 98

Question
A diszkriminancia-analízis CSAK EGY lényeges momentumban különbözik a többszörös lineáris regresszió módszerétől, hogy a függő változó a DA-ban jellemzően kvalitatív, a TLR-ben pedig kvantitatív.
Answer
  • True
  • False

Question 99

Question
A diszkriminancia-analízis egyik alkalmazási feltétele, hogy teljesüljön a szóráshomogenitás feltétele.
Answer
  • True
  • False

Question 100

Question
A diszkriminancia-analízis egyik alkalmazási feltétele, hogy minden független változóra teljesüljön a szóráshomogenitás feltétele.
Answer
  • True
  • False

Question 101

Question
Ha két változó között a korreláció pozitív, akkor a parciális korreláció sem lehet köztük negatív.
Answer
  • True
  • False

Question 102

Question
A Levene-próbának fontos alkalmazási feltétele a szóráshomogenitás.
Answer
  • True
  • False

Question 103

Question
A Levene-próba szóráshomogenitást tesztelő eljárás.
Answer
  • True
  • False

Question 104

Question
Két normális együttes eloszlású változó között lehet U alakú kapcsolat is.
Answer
  • True
  • False

Question 105

Question
Lépésenkénti diszkriminancia-analízisben a kovarianciaanalízisek alapján döntünk az egyenletbe való beválasztásról.
Answer
  • True
  • False

Question 106

Question
Lépésenkénti diszkriminancia-analízisben a VARIANCIA- kovarianciaanalízisek alapján döntünk az egyenletbe való beválasztásról.
Answer
  • True
  • False

Question 107

Question
A faktoranalízis nem foglalkozik a kilógó esetekkel, ezeket kihagyja. ( a mlfa…a fka mindent bevesz)
Answer
  • True
  • False

Question 108

Question
A faktorsúlymátrix a faktorok és az eredeti változók közti korrelációk táblázata.
Answer
  • True
  • False

Question 109

Question
A KMO 0,70-es értéke a faktoranalízisben már igen jónak mondható.
Answer
  • True
  • False

Question 110

Question
A rotáció célja a faktoranalízisben az, hogy a változók faktorsúlyai minél egyenletesebben oszoljanak meg a különböző faktorokban.
Answer
  • True
  • False

Question 111

Question
A rotációval javul a faktorok illeszkedése az input változókra.
Answer
  • True
  • False

Question 112

Question
A rotáció általában megkönnyíti az FA-modell értelmezését.
Answer
  • True
  • False

Question 113

Question
Egy faktor sajátértéke azt mutatja meg, hogy a változók összesen a faktor varianciájának hányad részét magyarázzák.
Answer
  • True
  • False

Question 114

Question
Egy faktor sajátértéke azt mutatja meg, hogy a faktorok a változó varianciájának összesen hányad részét magyarázzák
Answer
  • True
  • False

Question 115

Question
Ha a Bartlett-próba a faktoranalízisben szignifikáns, akkor a faktoranalízis érvényessége kérdésessé válik.
Answer
  • True
  • False

Question 116

Question
Ha az FA-ban a Bartlett-próba erősen szignifikáns, akkor a modell nagyon nem megfelelő.
Answer
  • True
  • False

Question 117

Question
Faktoranalízisben egy változó arra a faktorra illeszkedik, amelyen a faktortöltése a legnagyobb.
Answer
  • True
  • False

Question 118

Question
Ha az FA-ban egy imput változó KMO-értéke 0.25 feletti, akkor a változó bevonható a faktormodellbe.
Answer
  • True
  • False

Question 119

Question
Egy faktormodell illeszkedésének jóságát jelzi a forgatott faktorok által megmagyarázott összvariancia.
Answer
  • True
  • False

Question 120

Question
A faktorelemzés során a végső kommunalitásoknak általában 0,7 felettieknek kell lenniük.
Answer
  • True
  • False

Question 121

Question
Egy változó kommunalitása azt mutatja meg, hogy a faktorok együtt az adott változó varianciájának összesen hányad részét magyarázzák.
Answer
  • True
  • False

Question 122

Question
A kommunalitás egy változónak az a része, amit nem lehet a többi változó segítségével megmagyarázni.
Answer
  • True
  • False

Question 123

Question
A maximum likelihood faktoranalízis a változók egyediségét figyelmen kívül hagyja, és csak a közös részek alapján keres értelmes struktúrát.
Answer
  • True
  • False

Question 124

Question
A maximum likelihood faktoranalízisben ugyanannyi faktorral a változók varianciájának nagyobb hányadát tudjuk megmagyarázni, mint a főkomponensanalízisben.
Answer
  • True
  • False

Question 125

Question
A kétmintás t-próba a varianciaanalízis speciális esetének tekinthető.
Answer
  • True
  • False

Question 126

Question
Ha a VA-ban a szóráshomogenitás sérül, akkor például a Games-Howell-féle eljárás alkalmazható a szintátlagok páronkénti összehasonlítására.
Answer
  • True
  • False

Question 127

Question
Szignifikáns VA esetén utótesztekkel értékelhetjük a szintátlagok páronkénti különbségeit.
Answer
  • True
  • False

Question 128

Question
A VA-nak nagy minták esetén nem fontos feltétele a szóráshomogenitás és a normalitás.
Answer
  • True
  • False
Show full summary Hide full summary

Want to create your own Quizzes for free with GoConqr? Learn more.

Similar

Electromagnetism: Magnetic Flux Density & Magnetic Flux 2
tatemae.honne
BYU English 11 B Speedback
Becky Kopplin
Sociology- Key Concepts
Becky Walker
AS Psychology Unit 1 - Memory
Asterisked
AQA AS Biology - Pathogens and Disease
dillyrules
GCSE Core Chemistry Yr 9
bronwyn831
Physics: section 7 - radioactivity and particles
James Howlett
untitled 2
lola_smily
The Five Minute Lesson Plan Template
tom.roche_
INCONSISTENCIES IN JAY'S STORY
Loren Ellis
The Equality Act 2010
Carina Storm
Browse Library