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 over 6 years ago
822
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

Respiratory System
bridget.watts97
Economic Growth
Kati Christova
English Language Key Terms
emilyralphs
History of Psychology
Reuben Caruana
The English Language Techniques
craycrayley
History - Germany 1918 - 1945
Grace Evans
All AS Maths Equations/Calculations and Questions
natashaaaa
Orbital Mechanics
Luke Hansford
Frankenstein - Mary Shelley
Johnny Hammer
English Language Techniques 2
Adam Arrell
Část 2.
Gábi Krsková
Browse Library