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
247
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

Teoria de la Empresa: Produccion y Costos
Ani Kimori Rosas
Los 10 Mandamientos del Abogado
maya velasquez
Mapa Conceptual - Ajedrez
Adrià Matoses
Evolución de la Informática
Diego Santos
La hidrosfera
Raúl Quijano
R.D. 796/2005, De 1 de julio, Regimen disciplinario (Esquema 1)
Miguel Angel del Rio
Declinaciones del Latín
Licha Eliza
TEMA 3. EL GOBIERNO Y LA ADMINISTRACIÓN
ana maroto
ANATOMÍA HUMANA s/t...
Ulises Yo
Bienvenido/a al Grupo para Enfermeros y Auxiliares
Laura -