Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

2: Blok 2 - VOS > MULTIPELE REGRESSIE (HC, Grasple, Weekopdracht) > Flashcards

MULTIPELE REGRESSIE (HC, Grasple, Weekopdracht) Flashcards

1
Q

Wat houdt het in als het padmodel geen horizontaal streepje in het vakje heeft?(HC)

A

Dit houdt in dat het een interval variabele is.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Wat bevat het padmodel van multipele regressie? (HC)

A

Eén afhankelijke variabele (Y)
Eén of meerdere onafhankelijke variabelen (minimaal interval)
Eén of meerdere onafhankelijke variabelen (dichotoom)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Wat is de afhankelijke en onafhankelijke variabele: Kunnen we kennis van literatuur bij jongvolwassenen voorspellen met persoons-, gezins- en schoolkenmerken? (HC)

A

Afhankelijk: kennis van literatuur
Onafhankelijk: persoons-, gezins- en schoolkenmerken

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Kun je bij multipele regressie uitspraak doen over causaliteit? (HC)

A

Nee, MR is vooral correlationeel onderzoek. Je kunt geen causale conclusies trekken, dus je moet op zoek naar statistische samenhang die ondersteuning zijn voor mogelijke causale relatie. Voor causaliteit moet je experiment/longitudinaal onderzoek doen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Wat is een dichotoom? (HC)

A

Dit is een categorisch kenmerk met twee categorieën van nominaal meetniveau.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Wat doe je als je categorisch kenmerk meer dan twee categorieën heeft van nominaal/ordinaal meetniveau? (HC)

A

Dan zet je ze om in dummyvariabelen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Hoe heet de afstand tussen de lijn en een puntje in een spreidingsdiagram? (HC)

A

Residu. Deze afstand zegt iets over hoe goed je model is. Minder afstand = beter.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Vul in (HC).
1: als x …, neemt y …– positief
2: als x …, neemt y …– negatief
3: als x …, blijft y … – geen verband/afwezig

A

1: toeneemt, ook toe
2: toeneemt, af
3: gelijk blijft, ook gelijk

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Wanneer gebruik je multipele regressie? (HC)

A

Wanneer we willen weten of variabele X (de score op) variabele Y kan voorspellen, in geval van enkelvoudige regressie. Bij MR gaat het om minimaal twee X-en van dichotoom of interval/ration meetniveau.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Wat geeft de intercept weer? (Field)

A

De waarde van de uitkomst wanneer de voorspellende variabele niet aanwezig is. Dus: de voorspellende variabele heeft een waarde van 0.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Vul in (Field). Slope wordt aangegeven met … en intercept met …

A

b1
b0

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Wat geeft een slope (helling) aan? (Field)

A

Hoe het model eruitziet.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Wat geeft de intercept aan? (Field)

A

Dit is het snijpunt waar de lijn de x-as raakt. Geeft aan waar het model zich bevindt in een grafiek.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Vul aan (Field). Een lineair model kan ook meerdere/verschillende voorspellende variabelen zijn. Wanneer er meerdere onafhankelijke variabelen zijn, is er sprake van een…

A

multipele regressie.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Waarom worden waardes gekwadrateerd? (Field)

A

Het verschil tussen voorspelde waarde en werkelijke waarde kan positief als negatief zijn. Als ze bij elkaar opgeteld worden kunnen deze weggelaten worden. Daarom kwadrateer je.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Vul in (Field). Als de SSr …(1) is, past de lijn goed bij de data. Als de SSr …(2) is, is de lijn helemaal niet representatief voor de data.

A

1: klein
2: groot

17
Q

Wat geeft SSr aan? (Field)

A

Hoe groot de error is in je model. Residuen.

18
Q

Wat houdt SSt in? (Field)

A

Totale kwadratensom. De totale hoeveelheid verschillen wanneer het basismodel, het gemiddelde, wordt toegepast op de gegevens.

19
Q

Vul aan (Field). Het verschil tussen SSt en SSr is de …

A

verbetering in voorspelling die het model biedt boven het gemiddelde. Dit heet SSm.

20
Q

Wat betekent een grote SSm? (Field)

A

Dat het regressiemodel erg verschillend is. Je kunt enkel het gemiddelde gebruiken om de uitkomstvariabele te voorspellen

21
Q

Wat houdt R^2 in? (Field)

A

R2 is de proportie verklaarde variantie dat verklaard wordt door het model tegenover hoeveel variantie er in totaal is.

22
Q

Vul in (Field). Een tweede manier om de kwadratensom te gebruiken is voor het berekenen van de …

A

F-toets.

23
Q

Waar is de F-toets op gebaseerd? (Field)

A

De F-toets is gebaseerd op de ratio van de verbetering door het model (SSM) en het verschil tussen het model en de geobserveerde gegevens (SSR). Omdat de sum of squares afhangen van de steekproefgrootte, wordt de gemiddelde kwadratensom (mean square, MS) gebruikt.

24
Q

Wat is k en N in berekening df? (Field)

A

k = het aantal variabelen
N = aantal observaties/metingen

25
Q

Vul in/aan (Field). Een goed model heeft een …(1) F-waarde. Dit betekent…

A

1: grote
dat er een grote verbetering is in de voorspelling (een grote MSM) en dat het verschil tussen de voorspelling en de data klein is (een kleine MSR).

26
Q

Wat toets je met een t-toets? (Field)

A

Hierbij toets je de nulhypothese dat de waarde van b gelijk is aan 0. De t-toets is net als de F-toets een ratio van de verklaarde variantie tegen de onverklaarde variantie van meetfouten.

27
Q

Waar zorgen outliers voor? (Field)

A
  • Grote afwijking van de trend
  • Lijn wordt platter
  • Intercept neemt toe
28
Q

Wat is het verschil tussen ongestandaardiseerde en gestandaardiseerde residuen? (Field)

A

Ongestandaardiseerde resdiuen (normale residuen) zijn in dezelfde schaal als uitkomstvariabele gemeten en zijn dus moeiljik te gebruiken in andere modellen

Gestandaardiseerde residuen zijn residuen die tot z-scores zijn getransformeerd en kunnen bij meerdere modellen gebruikt worden als standaard.

29
Q

Wat is het voordeel van gestandaardiseerde residuen? (Field)

A

Dat er richtlijnen zijn over welke residuen acceptabel zijn en welke niet.

30
Q

Wat is de adjusted R2? (Field)

A

Dit schat het verlies van voorspelde power in (krimp). De aangepaste waarde geeft aan hoeveel variantie in Y wordt verklaard als het model voor de hele populatie zou gelden.

31
Q

Vul in (Field). Wanneer er niet voldaan wordt aan assumptie van normaliteit, wordt er een … uitgevoerd.

A

bootstrap

32
Q

Wat houdt de R in bij lineair model met één voorspellende variabele? (Field)

A

Dit is de correlatie tussen de predictor en de uitkomst.

33
Q

Vul aan (Field). Bij significantie in de ANOVA tabel kun je zeggen dat het regressiemodel..

A

significant beter voorspelt dan alleen het gemiddelde.

34
Q

Wat houdt het in als er bij BCa geen 0 in het interval zit? (Field)

A

Dan is er een significante relatie tussen de variabelen.

35
Q

Wat geeft R^2 aan? (Field)

A

Dit geeft aan hoeveel variantie verklaard wordt door het model..

36
Q

Wat geeft de beta waarde aan? (Field)

A

Geeft aan hoeveel standaardafwijkingen de uitkomst verandert voor een standaardafwijking verandering in de predictor.

37
Q

Wat houdt een waarde boven 1 Cook’s distance in? (Field)

A

Dat de score beïnvloedend kan zijn (mbt residuen).

2: Blok 2 - VOS (8 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions