WorksheetsStatisztika 2
Total questions: 45
Worksheet time: 23mins
Két változó között mikor függvényszerű a kapcsolat?
Amikor a két változó közötti kapcsolatot véletlenszerű események zavarják.
Amikor a két változó közötti kapcsolat nem lineáris.
Amikor az egyik változó egyértelműen meghatározza a másikat.
Amikor a két változó közötti kapcsolatot jellemző korrelációs együttható értéke legalább 0,5.
Az elsőfajú hiba elkövetésének valószínűsége 10%.
A hamis nullhipotézist 10%-s tévedési valószínűséggel elvetjük.
Hamis munkahipotézist 10%-s valószínűséggel elfogadjuk.
A hamis munkahipotézist 10%-s tévedési valószínűséggel elvetjük.
Az igaz nullhipotézist 10%-s valószínűséggel elfogadjuk.
Milyen VIF érték mutatja a nagyon erős multikollinearitást?
1 körüli érték.
0 körüli érték.
5 felett
2 felett
A regresszió-analízisben a magyarázó változók…
nem sztochasztikus változók.
sztochasztikus változók
ordinális változók
nominális változók
Mikor számítjuk ki a Kendall-féle rangkorrelációt?
Csak akkor, ha mindkét változó skála típusú.
Nominális típusú adatok összefüggés vizsgálatakor
Amikor legalább az egyik változó ordinális típusú
Csak akkor, ha mindkét változó ordinális típusú
A regresszió-analízisben mit jelent a magyarázó változó együtthatója?
A regressziós egyenes tengelymetszetét.
A regressziós egyenes konfidencia intervallumát
A regressziós egyenes hibáját
A regressziós egyenes meredekségét
Mit csinál, ha a többszörös lineáris regresszió-analízisben az egyik magyarázó változó nem szignifikáns?
Semmit, mert ez azt jelenti, hogy a magyarázó változó jól magyarázza a függő változót
Törlöm a modellből és készen vagyok az illesztéssel
Semmit, közlöm az analízis eredményét
Törlöm a modellből, és újból elvégzem az illesztést
A legkisebb négyzetek módszere…
a becsült értékek varianciáját minimalizálja
a becsült értékek szórását minimalizálja
becsült értékek négyzetösszegét minimalizálja
a mért és becsült értékek különbségének négyzetösszegét minimalizálja
A regresszió-analízisben, ha az együttható konfidencia határa előjelet vált…
akkor a magyarázó változó egységnyi növekedése egy egységgel növeli a függő változó értékét.
akkor nullával egyenlő.
akkor szignifikánsan eltér nullától.
akkor a vizsgált paraméter nagyobb, mint a tengelymetszet értéke.
Mit jelent a regresszió-analízisben a becslés standard hibája?
A becsült értékek szórása.
A maradékok terjedelme.
A maradékok varianciája.
A maradékok szórása.
Milyen mutatószámmal jellemezük a szélsőséges eseteket?
Mahalanobis-féle távolsággal.
Cook-távolsággal.
Shapiro-Wilk teszttel.
Gauss-távolsággal.
A regresszió-analízisben mit nevezünk extrapolációnak?
Amikor a magyarázó változó terjedelmén belül becsülünk.
Amikor a magyarázó változó egy szórásnyi távolságán belül becsülünk.
Amikor a magyarázó változó terjedelmén kívül becsülünk.
Amikor a magyarázó változó 95%-os konfidencia intervallumán belül becsülünk.
Melyik modell jobb?
Amelyiknek nagyobb az AIC értéke
Amelyiknek nagyobb az R-négyzete.
Amelyiknek kisebb a korrigált R-négyzete
Amelyiknek kisebb a standard hibája
Mitől függ az Akaike-féle információs kritérium (AIC) értéke?
A regresszió maradékaitól.
A megfigyelések számától.
Az illesztett modell maradékaitól és eloszlásától, valamint a paramétereinek számától.
Az illesztett modell maradékaitól és a paramétereinek számától.
A standardizált regressziós modellben van tengelymetszet?
Nincs, mert a függő változó várható értéke nulla
Nincs, mert nem állítjuk be a modellbe.
Van, mert tengelymetszetnek mindig lennie kell
Van, mert a modell illesztése ezzel lesz a legpontosabb.
A regresszió-analízisben mit jelent a tengelymetszet?
A magyarázó változó nulla értékénél ennyi a függő változó értéke.
Ennyivel nő a függő változó értéke a magyarázó változó egységnyi növekedésével.
Ennyivel változik a függő változó értéke a magyarázó változó egységnyi növekedésével.
A magyarázó változó egy szórásnyi értékénél ennyi a függő változó értéke.
Mikor alkalmazható a Spearman-féle rangkorreláció?
Csak akkor, ha mindkét változó ordinális típusú.
Amikor legalább az egyik változó ordinális típusú.
Nominális típusú adatok összefüggés vizsgálatakor.
Csak akkor, ha mindkét változó skála típusú.
Többszörös lineáris regresszió-analízisben mivel teszteli a magyarázó változók szignifikanciáját?
Kolmogorov-Smirnov teszttel
Khi-négyzet próbával.
t-próbával
F-próbával.
Mi a Kolmogorov-Smirnov teszt alternatív hipotézise?
A minta nem tér el szignifikánsan a normális eloszlástól.
A minta nem normális eloszlású.
A minta normális eloszlású.
A normális eloszlás és a minta közötti korreláció egy.
Amikor a korrelációs együttható szignifikáns, …
a két változó között nagyon szoros függvényszerű kapcsolat van.
legtöbbször csak a két változó azonosan ingadozik, nincs szorosan vett ok és okozati kapcsolat közöttük.
mindig szorosan vett ok és okozati kapcsolat van a két változó között.
egyáltalán nincs kapcsolat a két változó között.
Mi a törölt maradék fogalma?
Az a maradék, amikor az összes megfigyelést töröljük az egyenes becslésekor.
Az a maradék, amikor a megfigyelések 95%-a vesz részt az egyenes becslésében.
Az a maradék, amikor a megfigyelések fele nem vesz részt az egyenes becslésében.
Az a maradék, amikor az adott megfigyelés nem vesz részt az egyenes becslésében.
Mit jelent a regressziós egyenes konfidencia-intervalluma?
Az adatok elhelyezkedését adott valószínűség mellett.
Ez az intervallum tartalmazza a megfigyelések 95%-t.
Ez az intervallum tartalmazza a sokaság valódi regressziós egyenesét.
Ez az intervallum tartalmazza a megfigyelések 50%
Ha a Durbin-Watson teszt értéke nullához közelít,...
akkor nincs autokorreláció.
akkor negatív autokorreláció van.
akkor pozitív autokorreláció van.
ekkor nem lehet egyértelmű döntést hozni
Kétváltozós regresszió-analízisben az x-tengelyen …
a függő változó szerepel.
akár a független, akár a függő változó is szerepelhet.
a kiugró értékek szerepelnek.
a független változó szerepel.
A regresszió-analízisben mivel teszteljük a modell paramétereit?
Korrelációs koefficienssel.
t-próbával.
F-próbával.
Khi-négyzet próbával.
Melyik állítás igaz?
A Pearson-féle korrelációs együttható meghatározható a változók standardizált értékeinek mátrix szorzatával is.
A Pearson-féle korrelációs együttható mértékegysége megegyezik a változók mértékegységének szorzatával.
A Pearson-féle korrelációs együttható csak a kovarianciából határozható meg.
A Pearson-féle korrelációs együttható meghatározható a változók standardizált értékeinek skaláris szorzatával is.
Mit jelent a kereszt validálás (cross-validation) fogalma?
A mintát kétfelé osztjuk és két modellt alkotunk. Ezek közül a jobbikat választjuk ki.
A validációt többször is megismételjük.
Különböző adatokon végezzük el a regressziós modell illesztését és a validációt.
A teljes mintát k-számú véletlen mintára osztjuk. A k számú illesztett modell közül választjuk ki a „legjobbat”.
Igaz nullhipotézis téves elvetése.
Elsőfajú hiba.
A statisztikai próba ereje.
A statisztikai próba tévedése.
Másodfajú hiba.
Mit neveznek Box-Tidwell transzformációnak?
A magyarázó változók transzformációját, ha nem teljesül a lineáris kapcsolat a regresszió-analízisben.
A függő változó transzformációját, ha nem teljesül a regresszió-analízisben a normális eloszlás feltétele
A függő változó transzformációját, ha multikollinearitás lép fel.
A független változó transzformációját, ha nem teljesül a regresszió-analízisben a normális eloszlás feltétele.
Mit jelent a homoszkedasztikusság fogalma?
A hiba varianciája állandó a független változók függvényében.
A hiba varianciája állandó a függő változók függvényében.
A hiba varianciája függ a becsült értékektől.
A hiba varianciája állandó a becsült értékek függvényében.
Mi a hatványhalmaz regresszió?
Olyan nem lineáris regresszió, ahol a függő változók hatványai szerepelnek.
Az olyan regresszió, amiben a magyarázó változók hatványai szerepelnek.
A parabolikus regresszió-analízis.
Amikor a magyarázó változók összes részhalmazaira regresszió-analízist készítünk.
Mi a parciális autokorreláció?
Idősoroknál egy változó saját értékeivel vett lineáris összefüggése, amikor kiszűrjük az előző időpontok befolyásoló hatását.
Idősoroknál egy változó saját késleltetett értékeivel vett lineáris összefüggése, amikor kiszűrjük az előző időpontok befolyásoló hatását.
Idősoroknál egy változó saját késleltetett értékeivel vett lineáris összefüggése, amikor kiszűrjük a többi változó befolyásoló hatását.
Idősoroknál egy változó saját értékeivel vett lineáris összefüggése, amikor kiszűrjük a többi változó befolyásoló hatását.
Mit nevezünk „regresszió törő” megfigyelésnek?
Amivel nem lehet regressziót számítani.
A tengelymetszet előtti megfigyeléseket, amelyek kétfelé törik a regressziós egyenest.
Amelyeknek a legkisebb a varianciájuk.
Aminek a maradéka szignifikánsan eltér a többi megfigyelés maradékától.
Mit nevezünk többszörös lineáris regresszió-analízisnek?
Amikor egy függő változót több magyarázó változóval írunk le.
Amikor egy függő változót egy magyarázó változóval írunk le.
Amikor több függő változót egy magyarázó változóval írunk le.
Amikor több függő változót több magyarázó változóval írunk le.
Mi az elsőfajú hiba fogalma?
Hamis munkahipotézis elfogadása.
A hamis nullhipotézis téves elvetése.
Az igaz nullhipotézis téves elvetése.
Igaz munkahipotézis téves elvetése.
Mit neveznek Box-Cox transzformációnak?
A független változók transzformációját, ha multikollinearitás lép fel.
A függő változó transzformációját, ha nem teljesül a regresszió-analízisben a normális eloszlás feltétele.
A független változó transzformációját, ha nem teljesül a regresszió-analízisben a normális eloszlás feltétele.
A függő változó transzformációját, ha multikollinearitás lép fel.
Mikor nincs multikollinearitás a szintetikus mutató szerint?
Ha a magyarázó változók determinációs együtthatóinak összege kétszerese a többszörös determinációs együttható értékének.
Ha a többszörös determinációs együttható értéke 0.
Ha a többszörös determinációs együttható értéke 1.
Ha a magyarázó változók determinációs együtthatóinak összege megegyezik a többszörös determinációs együttható értékével.
Mi történik, ha a szignifikancia-szintet 5%-ról 10%-ra emeljük?
Csökken az elsőfajú és a másodfajú hiba elkövetésének valószínűsége.
Csökken az elsőfajú és nő a másodfajú hiba elkövetésének valószínűsége.
Nő az elsőfajú és a másodfajú hiba elkövetésének valószínűsége.
Nő az elsőfajú és csökken a másodfajú hiba elkövetésének valószínűsége.
Mi a Durbin-Watson teszt alternatív hipotézise?
A hibatagok függetlenek a becsült értéktől.
A hibatagok autokorrelálnak.
A hibatagok között nincs autokorreláció.
A hibatagok függetlenek a magyarázó változóktól.
Nullhipotézis esetén a Durbin-Watson teszt várható értéke:
1
4
2
0
Nullhipotézis esetén a Durbin-Watson teszt várható értéke:
Igen, a főátló elemei.
Igen, az inverz mátrix determinánsa.
Nem, mert csak a többszörös determinációs együtthatóból lehet meghatározni.
Nem, mert a korrelációs mátrix nem invertálható.
Mit csinál, ha a regresszió-analízisben nem teljesül a normális eloszlás feltétele?
Semmit, közlöm az analízis eredményét.
Transzformálom a függő változót.
Törlöm a függő változót.
Transzformálom a független változókat.
Mikor számítjuk ki a korrelációs indexet?
Amikor két korrelációs együttható hányadosára vagyunk kíváncsiak.
Amikor a két változó közötti kapcsolat nem lineáris.
Amikor a korrelációs koefficiens szignifikáns.
Amikor a két változó között nincs kapcsolat.
A regressziós modell validálása:
A hibatagok függetlenek, nulla várható értékű normális eloszlású, homoszkedasztikus.
A hibatagok függetlenek, nulla várható értékű normális eloszlású, homoszkedasztikus, sorrendjük kötött.
A független változó értékei függetlenek, nulla várható értékű normális eloszlású, homoszkedasztikus.
A függő változó értékei függetlenek, nulla várható értékű normális eloszlású, homoszkedasztikus.
Létezik egyetlen "legjobb" modell mérőszám?
Igen, az AIC. Minél nagyobb az értéke, annál jobb a modell.
Nem, mert a végső modell kiválasztása a becslési pontosság és az egyszerűség kompromisszuma.
Nem, mert nem lehet megalkotni a „legjobb” modellt.
Igen, a korrigált R-négyzet. Minél kisebb az értéke, annál jobb a modell.
