Regressziók Flashcards
A regressziós becslés standard hibája:
a. mértékegysége megegyezik az eredményváltozó mértékegységével
b. mértékegysége a %
c. mértékegysége megegyezik a magyarázóváltozó mértékegységével
d. megmutatja, hogy az eredményváltozó becsült értékei átlagosan mennyivel térnek el a magyarázóváltozó értékeitől
e. megmutatja, hogy az eredményváltozó becsült értékei átlagosan mennyivel térnek el az eredményváltozó értékeitől
a. mértékegysége megegyezik az eredményváltozó mértékegységével
e. megmutatja, hogy az eredményváltozó becsült értékei átlagosan mennyivel térnek el az eredményváltozó értékeitől
A parciális korrelációs együttható:
a. megmutatja, két elemzett változó kapcsolatának szorosságát, kiszűrve a többi változó hatását ezekből
b. megmutatja, hogy a magyarázóváltozók együttesen milyen kapcsolatban vannak az eredményváltozóval
c. megmutatja, hogy a magyarázóváltozók együttesen hány százalékát magyarázzák az eredményváltozó varianciájának
d. értékét a korrelációs mátrix megfelelő eleme alapján számbsjuk
e. értékét a korrelációs mátrix inverzének megfelelő eleme alapján számoljuk
a. megmutatja, két elemzett változó kapcsolatának szorosságát, kiszűrve a többi változó hatását ezekből
e. értékét a korrelációs mátrix inverzének megfelelő eleme alapján számoljuk
A kétváltozós hatványkitevős regressziós összefüggés b paramétere:
a. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egy százalékos változása átlagosan hány százalékos változást idéz elő az eredményváltozó értékében
b. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan mekkora változást idéz elő az eredményváltozó értékében
c. értéke szignifikánsan különbözik nullától, ha a lineáris segédregresszió paramétertesztjének a p értéke kisebb, mint 0,01 (ez azert nem mert nincs megadva szignifikancia szint)
d. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan hányszoros változást idéz elő az eredményváltozó értékében
e. megegyezik a regressziós függvény meredekségével
a. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egy százalékos változása átlagosan hány százalékos változást idéz elő az eredményváltozó értékében
A többszörös korrelációs együttható:
a. értékét a korrelációs mátrix inverzének megfelelő eleme alapján számoljuk
b. megmutatja, hogy a magyarázóváltozók együttesen milyen kapcsolatban vannak az eredményváltozóval
c. megmutatja, a magyarázóváltozó és az eredményváltozó kapcsolatának szorosságát kiszűrve a többi változó hatását
d. megmutatja, hogy a magyarázóváltozók együttesen hány százalékát magyarázzák az eredményváltozó varianciájának
e. értékét a korrelációs mátrix megfelelő eleme alapján számoljuk
b. megmutatja, hogy a magyarázóváltozók együttesen milyen kapcsolatban vannak az eredményváltozóval
e. értékét a korrelációs mátrix megfelelő eleme alapján számoljuk
A kétváltozós lineáris regressziós összefüggés b paramétere (a regressziós együttható):
a. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan mekkora változást idéz elő az eredményváltozó értékében
b. nem különbözik szignifikánsan nullától, ha az F szignifikanciája nagyobb, mint 0,05
c. csak akkor értelmezhető, ha pozitív előjelű
d. megmutatja, hogy az eredményváltozó egységnyi változása átlagosan mekkora változást idéz elő a magyarázóváltozó értékében
e. megegyezik a regressziós egyenes meredekségével
a. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan mekkora változást idéz elő az eredményváltozó értékében
b. nem különbözik szignifikánsan nullától, ha az F szignifikanciája nagyobb, mint 0,05
A hatványkitevős regressziós összefüggés:
a. b paramétere megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egy százalékos változása átlagosan hány százalékkal (…) értékében
b. lineáris segédregressziójának paraméterei: IgY, Igx,
c. lineáris segédregressziójának paraméterei: IgY, X,
d. lineáris segédregressziójának paraméterei: Iga, lgb,
e. lineáris segédregressziójának paraméterei: Iga, b,
a. b paramétere megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egy százalékos változása átlagosan hány százalékkal (…) értékében
e. lineáris segédregressziójának paraméterei: Iga, b,
Egy adott adathalmazra becsült két regressziós összefüggés közül az a jobb, amelyik esetén:
a. a relatív hiba kisebb
b. a standard hiba nagyobb
c. a determinációs együttható kisebb
d. a magyarázóváltozó tényleges értékei és becsült értékei kevésbé térnek el egymástól
e. a determinációs együttható nagyobb
d. a determinációs együttható nagyobb
e. a relativ hiba kisebb
Az exponenciális regressziós összefüggés:
a. lineáris segédregressziójának paraméterei: Iga. b.
b. b paramétere megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan hányszoros változást idéz elő az eredményváltozó értékében
c. lineáris segédregressziójának paraméterei: IgY. Igx.
d. lineáris segédregressziojának paraméterei: IgY. X
e. lineáris segédregressziójának paraméterei: Iga. Igb.
b. b paramétere megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan hányszoros változást idéz elő az eredményváltozó értékében
e. lineáris segédregressziójának paraméterei: Iga. Igb.
A többváltozós lineáris regressziós modell esetén igaz, hogy:
a. ha egy paraméter p-értéke kisebb, mint 0,05, akkor a modell paramétere szignifikánsan különbözik nullától
b. a globális F-próba nullhipotézise szerint a regressziós együtthatók nem különböznek szignifikánsan nullától
c. a magyarázóváltozók számának a növekedése önmagában megnöveli a determinációs együttható értékét
d. a globális F-próba alternatív hipotézise szerint a regressziós paraméter szignifikánsan különbözik nullától
e. ha az F-szignifikancia kisebb, mint 0,05, akkor a modell paraméterei szignifikánsan különböznek nullától
b. a globális F-próba nullhipotézise szerint a regressziós együtthatók nem különböznek szignifikánsan nullától
A kétváltozós exponenciális regressziós összefüggés b paramétere:
a. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan hányszoros változást idéz elő az eredményváltozó értékében
b. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan mekkora változást idéz elő az eredményváltozó értékében
c. megegyezik a regressziós függvény meredekségével
d. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egy százalékos változása átlagosan hány százalékos változást idéz elő az eredményváltozó értékében
e. értéke szignifikánsan különbözik nullától, ha a lineáris segédregresszió paramétertesztjének a p értéke kisebb, mint 0,01
a. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó egységnyi változása átlagosan hányszoros változást idéz elő az eredményváltozó értékében
e. értéke szignifikánsan különbözik nullától, ha a lineáris segédregresszió paramétertesztjének a p értéke kisebb, mint 0,01
- Kétváltozós lineáris regressziós elemzés magyarázó változója (X) a Mikroökonómia tágyra fordított felkészülési órák száma, eredményváltozája (Y) pedig a Mikroökonómia tárgyból elért vizsgapont. Tudjuk, hogy a magyarázó változó átlagos értéke 100 ára, szórása 20 óra, az eredményváltozó átlagos értéke 6 pont, szórása pedig 1 pont. A két változó közötti lineáris korrelációs együttható 0,6. Mekkora a regressziós együttható (b)? Értelmezze a regressziós együtthatót!
Y=a+bX
Xatlag= 100
Xszoras=20
Yatlag=6
Yszoras=1
Rxy=0.6
b=rxy(Yszoras/Xszoras)=0.6*(1/20)=0.03
Ha a mikroökonómia vizsgára egy órával tööbet készülünk, átlagosan 0,03-al növekedik a vizsgára kapott jegyünk.
Kétváltozós regressziós elemzés magyarázó változója (X) a Mikroökonómia tárgyra fordított felkészülési órák száma, eredményváltozója (Y) pedig a Mikroökonómia tárgyból elért vizsgapont. A standard hiba 0,2 pont, a determinációs együttható pedig 0,62. Értelmezze a determinációs együtthatót!
A mikroökonómia tantárgyra fordított órák száma 62%ban befolyásolja az elért vizsgapontot
Ismerjük az alábbi regressziós összefüggést: Y^=2*1,001^X, ahol X (a hatványkitevő) a Mikroökonómia tárgyra fordított felkészülési napok számát mutatja. Y pedig a Mikroökonómia tárgyból elért vizsgapontot. Értelmezze a regressziós összefüggés b paraméterét!
Ha egy nappal többet tanulunk a mikroökonómia vizsgára, a kapott vizsgapont 1,001-szer nagyobb lesz.
- Legyenek egy többváltozós regressziós elemzés változói: XI a Mikroökonómia tárgyra fordított felkeszülési napok számát mutatia, X2 a Mikroökonóma tárgy felkészülési ideje alatt szaladással (edzéssel töltött órák száma. Y pedig a Mikroökonómia tárgyból elért vizsgapontot. A többszörös korrelációs együttható értéke 0,75. Értelmezze az együtthatót!
A vizsgára tanulásra fordított napok száma és az ezdéssel töltött órák száma együttesen szoros kapcsolatban állnak a tárgyból elért vizsgaponttal.
Legyenek egy többváltozós regressziós elemzés változói: X1 a Mikroökonómia tárgyra fordított felkészülési napok számát mutatja, X2 a Mikroökonómia tárgy felkészülési ideje alatt szaladással (edzéssel) töltött órák száma, Y pedig a Mikroökonómia tárgyból elért vizsgapontot. Az X1 és Y között számolt parciális korrelációs együttható értéke 0,45. Értelmezze ezt az együtthatót!
A mikroökonómia tárgyra fordított felkészülési napok száma és a tantérgyból elért vizsgapont között egyenes közepes szorosságú kapcsolat van, kiszűrve a az edzéssel töltött órák számának hatását az elért vizsgapontra.
Kétváltozós lineáris regressziós elemzés magyarázó változója (X) a Mikroökonómia vizsgára forditott felkészülési órák száma, eredményváltozóia (Y) pedig a Mikroökonómia tárgyból elért vizsgapont. A standard hiba 0,4 pont, a két változó közötti lineáris korrelációs együttható 0,8. Mekkora a determinációs együttható? Értelmezze a determinációs együtthatót!
R2=0,8^2=0.64
Ez azt jelenti, hogy a felkészülési órák száma 64%-ban befolyásolja a tantérgyból elért vizsgapontot
Ismerjük az alábbi regressziós összefüggést: Y^2 +0,04x, abel X a Mikroekenémia társura farditett felkészülési órák számát mutatie Y a Mikroökonómia tárgyból elért vizsgapontot mutatja. A regresszió standard hibája 0,2 pont. Értelmezze a standard hiba mutatót!
A standard hiba azt mutatja meg, hogy a vizsgapont becsült értékei átlagosan 0,2 ponttal térnek el a tényleges értékektől.
Állapítsa meg, hogy az alábbi kijelentés igaz, vagy hamis? Válaszát indokolja! A korrigált determinációs együttható mindig kisebb, mint a determinációs együttható.
A korrigált determinációs együttható mindig kisebb vagy egyenlő R2 -nél, mert az (n-1)/(n-k-1) hányados mindig nagyobb, mint 1.
Kétváltozós lineáris regressziós elemzés magyarázó változója (X) a Mikroökonómia tárgyra forditott felkészülési órák száma. eredményváltozója (Y) gedig a Mikrokonomia tárgybol elért vizsgapont. Tudjuk, hogy a magyarázóváltozó átlagos értéke 100 dra, szórásnégyzete 400 óra2, az eredményváltozó átlagos értéke 6 pont, szórásnégyzete pedig 1 pont2 A két változó kovarianciájának értéke: 14 (ora pont). Mekkora a regressziós együttható? Ertelmezze a regressziós együtthatót!
b=14/400=0,035
A regressziós együttható azt jelenti, hogy ha a Mikroökonómia tárgyra fordított felkészülési órák száma egy órával nő, akkor a vizsgapontszám várhatóan(átlagosan) 0,035 ponttal növekszik.
. Legyenek egy többváltozós regressziós elemzés változój: X1 a Mikroökanémia tárgyra forditott felkészülesi napok számát mutatia. x2 a Mikroökanomia tárgy felkészülési ideje alatt szaladással (edzéssel) töltätt drák száma. Y pedig a Mikroökonómia tárgyból elért vizsgapontot. A többszörös korrelációs együttható értéke 0,75. Ertelmezze az együtthatót!
A vizsgára tanulásra fordított napok száma és az ezdéssel töltött órák száma együttesen szoros kapcslatban állnak a tantérgyból elért vizsgaponttal
A determinációs együttható értéke:
a. annál nagyobb, minél kisebb a relatív hiba
b. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó hány százalékban magyarázza az eredményváltozót
c. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek számtani átlagának különbségétől
d. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek és becsült értékeinek különbségétől
e. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek és becsült értékeinek összegétől
a. annál nagyobb, minél kisebb a relatív hiba
b. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó hány százalékban magyarázza az eredményváltozót
c. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek számtani átlagának különbségétől
d. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek és becsült értékeinek különbségétől
A korrigált determinációs együttható:
a. korrigálási tényezője a standard hiba
b. korrigálási tényezője a magyarázóváltozók száma
c. annál kisebb, minél nagyobb a relativ hiba.
d. megmutatja, hogy a magyarázóváltozók hány százalékban magyarázzák az eredményváltozót
e. értéke csökken a korrigálás révén
e. értéke csökken a korrigálás révén
A determinációs együttható értéke:
a. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó hány százalékban magyarázza az eredményváltozót
b. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek és becsült értékeinek különbségétől
c. annál nagyobb, minél kisebb a relatív hiba
d. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek számtani átlagának különbségétől
e. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek és becsült értékeinek összegétól
a. megmutatja, hogy a magyarázóváltozó hány százalékban magyarázza az eredményváltozót
b. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek és becsült értékeinek különbségétől
c. annál nagyobb, minél kisebb a relatív hiba
d. függ az eredményváltozó tényleges értékeinek számtani átlagának különbségétől
