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MLS1
Erläutern Sie den Unterschied vom Signifikanzniveau Alpha und dem p-Wert.
- Signifikanzniveau wird a priori als Grenze festgelegt, unter der eine H1 angenommen und die H0 verworfen wird
- p-Wert ist tatsächlich errechneter Wert
MLS1
Welche Auswirkung hat die Reduktion um jeweils 0.05 auf Korrelationen?
- wenn Korrelation ohnehin schon klein war nur kleiner Unterschied
- wenn Korrelation ohnehin schon groß ist Unterschied größer
- Fisher-Z-Transformation gewichtet größere Korrelationen stärker als kleinere
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An welche Voraussetzungen ist eine Pearson Korrelation gebunden?
- Intervallskaliertheit
- Normalverteilung
MLS1
Bei einer Partialkorrelation können sich die Ergebnisse in Bezug auf die bivariate Korrelation nach unten, oben oder gar nicht ändern. Beschreiben Sie jeweils, was eine Änderung nach oben, unten, bzw. keine Änderung bedeutet
- wenn sich die Werte nach unten ändern, liegt eine Scheinkorrelation vor (Korrelation, die eigentlich durch andere Variable erklärt wird)
- bei Änderung nach oben liegt Suppressionseffekt vor (andere Variable konfundiert die bivariate Korrelation)
- wenn sich nichts ändert, hat die zusätzliche Variable keinen Einfluss auf die bivariate Korrelation
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Was ist ein Suppressionseffekt?
Eine andere Variable konfundiert eine bivariate Korrelation so, dass die Korrelation zwischen den beiden Variablen sinkt.
- bei Herauspartialisieren der Variable steigt Korrelation
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Was ist eine Scheinkorrelation?
Korrelation, bei der zwar zwei Werte korrelieren, aber eigentlich keinen kausalen Zusammenhang haben.
MLS1
Nach welchem Kriterium wird Regressionsgerade zur Vorhersage von y-Werten festgelegt?
Das Kriterium für y ist epsilon=0, also idealerweise eine punktgenaue Vorhersage.
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Was hat die Differenzialrechnung mit der Regressionsrechnung zu tun?
- Differenzialrechnung versucht, Differenzen zwischen Werten so gering wie möglich zu halten
- Bei Berechnung einer Regressionsgeraden will man die Gerade so genau wie möglich (so kleine Differenzen wie möglich) durch die Werte ziehen
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Was versteht man unter Homoskedastizität?
Varianzen verschiedener Gruppen sind für alle Prädiktorwerte gleich
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Welche Annahmen macht das Modell der linearen Regression?
- Linearität
- Homoskedastizität
- Normalität
- Unabhängigkeit
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Geben Sie das vollständige lineare Regressionsmodell mit einem Prädiktor als Formel an.
yi=b0+b1*xi+epsilon i
geschätztes Modell: ohne epsilon i
MLS1
Was bedeutet der p-Wert?
Mit einer Wahrscheinlichkeit von [p] ist die Arbeitshypothese H1 falsch.
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