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Questions and Answers
Das allgemeine lineare Modell (ALM) wird nur in der Inferenzstatistik behandelt.
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False
Was ist das Ziel eines allgemeinen linearen Modells?
Was ist das Ziel eines allgemeinen linearen Modells?
Zusammenhang zwischen einer abhängigen und mehreren unabhängigen Variablen zu untersuchen.
Die ______ ist eine Maßzahl, die den Mittelwert einer Verteilung beschreibt.
Die ______ ist eine Maßzahl, die den Mittelwert einer Verteilung beschreibt.
Varianz
Ordne die Begriffe den passenden Beschreibungen zu:
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Welche Methode wird zur Schätzung der Modellparameter im allgemeinen linearen Modell (ALM) verwendet?
Welche Methode wird zur Schätzung der Modellparameter im allgemeinen linearen Modell (ALM) verwendet?
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Ein gutes allgemeines lineares Modell erkennt man daran, dass die Residuen zufällig verteilt sind.
Ein gutes allgemeines lineares Modell erkennt man daran, dass die Residuen zufällig verteilt sind.
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Was beschreibt die Standardabweichung?
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Was ist das Hauptziel des allgemeinen linearen Modells?
Was ist das Hauptziel des allgemeinen linearen Modells?
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Das allgemeine lineare Modell kann sowohl stetige als auch kategoriale Prädiktoren verwenden.
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Was bedeutet OLS im Kontext des allgemeinen linearen Modells?
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Die Regressionskonstante wird mit dem Buchstaben __________ bezeichnet.
Die Regressionskonstante wird mit dem Buchstaben __________ bezeichnet.
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Ordne die Methoden zur Schätzung den richtigen Bezeichnungen zu:
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Welche der folgenden Aussagen beschreibt den Fokus des Modells?
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Die Interpretation der Parameter ist unabhängig von der Anzahl der Prädiktoren.
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Nennen Sie eine Methode zur Schätzung im allgemeinen linearen Modell.
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Das allgemeine lineare Modell verwendet verschiedene Methoden, einschließlich __________.
Das allgemeine lineare Modell verwendet verschiedene Methoden, einschließlich __________.
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Welcher der folgenden Begriffe bezieht sich auf die Bettreibung der Standardisierung im Modell?
Welcher der folgenden Begriffe bezieht sich auf die Bettreibung der Standardisierung im Modell?
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Was beschreibt der Begriff 'Vorgesetztenbeurteilung' innerhalb der gegebenen Daten?
Was beschreibt der Begriff 'Vorgesetztenbeurteilung' innerhalb der gegebenen Daten?
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Intelligenz (IQ) hat keinen Einfluss auf die Vorgesetztenbeurteilung.
Intelligenz (IQ) hat keinen Einfluss auf die Vorgesetztenbeurteilung.
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Was ist das Ziel des allgemeinen linearen Modells (ALM)?
Was ist das Ziel des allgemeinen linearen Modells (ALM)?
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Ein Beispiel für einen metrischen Prädiktor ist der ______.
Ein Beispiel für einen metrischen Prädiktor ist der ______.
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Welche der folgenden Variablen ist keine kategoriale Variable?
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Alle Daten beziehen sich auf 180 Personen.
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Nennen Sie eine mögliche Interpretation des Zusammenhangs zwischen Gewissenhaftigkeit und Vorgesetztenbeurteilung.
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Die Kategorien für den Hochschulabschluss sind ______ und Nein.
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Ordnen Sie die Prädiktoren den entsprechenden Variablen zu:
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Was ist der Zweck von Zentrierung und Standardisierung der Daten in der Analyse?
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Was beschreibt das Regressionsgewicht b1?
Was beschreibt das Regressionsgewicht b1?
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Die Regressionskonstante b0 beschreibt den geschätzten Wert von y, wenn alle Prädiktoren Null sind.
Die Regressionskonstante b0 beschreibt den geschätzten Wert von y, wenn alle Prädiktoren Null sind.
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Was passiert mit dem vorhergesagten Wert y, wenn x1n um eine Einheit erhöht wird?
Was passiert mit dem vorhergesagten Wert y, wenn x1n um eine Einheit erhöht wird?
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Die Formel zur Berechnung des erwarteten Wertes lautet: ŷ (x1n + 1) = b0 + b1 + ____ ⋅ x1n.
Die Formel zur Berechnung des erwarteten Wertes lautet: ŷ (x1n + 1) = b0 + b1 + ____ ⋅ x1n.
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Ordnen Sie die Begriffe den richtigen Definitionen zu:
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Was bedeutet es, einen Prädiktor zu zentrieren?
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Im Modell hat die Erhöhung von x1n keinen Einfluss auf y.
Im Modell hat die Erhöhung von x1n keinen Einfluss auf y.
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Wie lautet die allgemeine Formel für die Regressionsanalyse?
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Das Regressionsgewicht b1 gibt die ________ Veränderung des Kriteriums y an.
Das Regressionsgewicht b1 gibt die ________ Veränderung des Kriteriums y an.
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Was ist das Ziel der Inferenz in der Regressionsanalyse?
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Was beschreibt die Kovarianz zwischen zwei Variablen?
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Die Varianz ist eine Maßzahl für die durchschnittliche Abweichung von einem Mittelwert.
Die Varianz ist eine Maßzahl für die durchschnittliche Abweichung von einem Mittelwert.
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Was ist das Regressionsgewicht $b_1$ in einer einfachen linearen Regression?
Was ist das Regressionsgewicht $b_1$ in einer einfachen linearen Regression?
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Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der ______.
Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der ______.
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Welche Funktion hat die Regressionsgleichung $y_n = b_0 + b_1 imes x_{1n} + e_n$?
Welche Funktion hat die Regressionsgleichung $y_n = b_0 + b_1 imes x_{1n} + e_n$?
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Ein höherer Wert der Korrelation $r_{xy}$ deutet auf eine schwächere Beziehung zwischen den Variablen hin.
Ein höherer Wert der Korrelation $r_{xy}$ deutet auf eine schwächere Beziehung zwischen den Variablen hin.
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Was beschreibt der Begriff 'Zentrierung' in der Statistik?
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Die Regressionsgewichte werden mit der Formel b = ______ berechnet.
Die Regressionsgewichte werden mit der Formel b = ______ berechnet.
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Ordne die Arten von Analysen den Eigenschaften zu:
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Wofür steht die Bezeichnung $SD(x_1)$?
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Die Kovarianz kann negative Werte annehmen.
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Wie wird die Beziehung zwischen IQ und Vorgesetztenbeurteilung gemessen?
Wie wird die Beziehung zwischen IQ und Vorgesetztenbeurteilung gemessen?
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Der Zusammenhang zwischen zwei Variablen wird oft durch die ______ analysiert.
Der Zusammenhang zwischen zwei Variablen wird oft durch die ______ analysiert.
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Was zeigt ein negativer Wert von $b$ in einem Regressionsmodell an?
Was zeigt ein negativer Wert von $b$ in einem Regressionsmodell an?
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In einem Regressionsmodell repräsentiert $b_0$ den Einfluss des Prädiktors auf die Zielvariable.
In einem Regressionsmodell repräsentiert $b_0$ den Einfluss des Prädiktors auf die Zielvariable.
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Was beschreibt die Formel $y_n = b_0 + b_1 imes x_{1n} + b_2 imes x_{2n} + e_n$?
Was beschreibt die Formel $y_n = b_0 + b_1 imes x_{1n} + b_2 imes x_{2n} + e_n$?
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Der __________ Wert zeigt den Zusammenhang zwischen Intelligenz (IQ) und Gewissenhaftigkeit (G).
Der __________ Wert zeigt den Zusammenhang zwischen Intelligenz (IQ) und Gewissenhaftigkeit (G).
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Ordnen Sie die folgenden Begriffe den richtigen Beschreibungen zu:
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Was ist das Hauptziel der Inferenzstatistik?
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Die Gewichtungen $b_1$ und $b_2$ sind konstant in einem Regressionsmodell.
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Nennen Sie zwei Prädiktoren im gegebenen Beispiel.
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Die Schätzung $b'$ gibt an, __________ zwischen den Prädiktoren und der Zielvariable besteht.
Die Schätzung $b'$ gibt an, __________ zwischen den Prädiktoren und der Zielvariable besteht.
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Ordnen Sie die folgenden Schätzwerte den entsprechenden positiven oder negativen Zusammenhängen zu:
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Welcher der folgenden Schätzwerte zeigt den stärksten negativen Einfluss?
Welcher der folgenden Schätzwerte zeigt den stärksten negativen Einfluss?
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Ein höherer positiver Wert von $b$ deutet auf eine schwächere Beziehung hin.
Ein höherer positiver Wert von $b$ deutet auf eine schwächere Beziehung hin.
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Welche Rolle spielt der Residualfehler $e_n$ in der Regressionsformel?
Welche Rolle spielt der Residualfehler $e_n$ in der Regressionsformel?
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Die Begriffe Schätzung und __________ sind in der linearen Regression eng miteinander verbunden.
Die Begriffe Schätzung und __________ sind in der linearen Regression eng miteinander verbunden.
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Study Notes
Vorlesung: Multivariate Statistik und Datenanalyse
- Thema: Multivariate Statistik und Datenanalyse
- Semester: Wintersemester 2024/25
- Dozent: Florian Scharf
- Datum: 22. Oktober 2024
- Veranstaltung: ALM I: Modell, Interpretation & Inferenz
Themenübersicht
- 24.10.: Allgemeines Lineares Modell I: Modell, Interpretation & Inferenz
- 31.10.: Allgemeines Lineares Modell II: Kategoriale Prädiktoren & Interaktionen
- 07.11.: Logistische Regression I: Modell, Interpretation der Modellparameter
- 14.11.: Logistische Regression II: Schätzung, Modellgüte und stat. Inferenz
- 21.11.: LMM I: Grundidee, Modelltypen
- 28.11.: LMM II: Modellschätzung, Interpretation
- 05.12.: LMM III: Modellierung wiederholter Messungen
- 12.12.: CFA I: Grundmodell und Modellmatrix
- 19.12.: CFA II: Schätzung und Modellgültigkeit
- 09.01.: SEM I: Grundidee, Schätzung und Parameterinterpretation
- 16.01.: SEM II: Flexibilität von SEMs, Pfadanalyse und Probleme von SEMs
- 23.01.: Längsschnittliche SEMs I: Latente Wachstumskurvenmodelle
- 30.01.: Längsschnittliche SEMs II: Messinvarianz und weitere Modelle
- 06.02.: Statistik und Kausalität
Rückblick
- Deskriptive Statistik: Mittelwerte, Varianzen, Kovarianzen und Korrelationen, Histogramme, Streudiagramme
- Inferenzstatistik: Stichprobenkennwerteverteilung, Standardfehler, einfache statistische Tests
- Allgemeines lineares Modell: Regression, Varianzanalyse
Überblick zum Allgemeinen Linearen Modell (ALM)
- Ziel: Einfluss metrischer oder kategorialer Prädiktoren auf ein metrisches Kriterium zu bestimmen.
- Modellgleichung: Y_n = b_0 + b_1 X_1n + b_2 X_2n + ... + b_p X_pn + e_n
-
Parameter:
- b_0: Regressionskonstante
- b_1, ..., b_p: Regressionsgewichte
- X_1n, ..., X_pn: Werte der Prädiktoren für Person n
- e_n: Residuum (Fehlerterm)
Weitere Themen
- Beispiel: Zusammenhang zwischen IQ, Gewissenhaftigkeit, und Vorgesetztenbeurteilung. Visualisierungen in 2D und 3D.
- Beispiele für ALM: Einfache Regression, multiple Regression mit stetigen und kategorialen Prädiktoren, Interaktionseffekte.
- Interpretation von Parametern: Abhängigkeit von Anzahl und Skalenniveau der Prädiktoren.
- Gewicht für Prädiktor: Erwartete Änderung im Kriterium, wenn Prädiktor um eine Einheit erhöht wird.
- Konstante: Vorhergesagter Wert des Kriteriums, wenn Prädiktor gleich Null ist.
- Zentrierung und Standardisierung: Interpretation von Parametern ist oft besser nach Zentrierung oder Standardisierung.
- Modellgüte: Standardschätzfehler (se) und Bestimmtheitsmaß (R²). Zerlegung der Varianz im Kriterium.
- Statistische Tests: Lokale Tests für einzelne Gewichte, Globaltest (z.B. Likelihood-Ratio-Test) für das gesamte Modell. Tests für einzelne Gewichte (Wald-Test).
- Populationsmodell/Annahmen: Homoskedastizität, Unabhängigkeit, Normalverteilung der Residuen.
- Modellvergleiche: Prüfen, ob Aufnahme weiterer Prädiktoren die Vorhersagekraft des Modells verbessert.
Übungsaufgaben
- Übung 1: Berechnung und Interpretation von ALM-Parametern für Gewichts- und Größenangaben.
- Übung 2: Interpretation von Werbeausgaben (Youtube, Facebook, Zeitung) auf die Verkaufserlöse.
- Übung 3: Effekt von Training und Ernährung auf den BMI.
- Zusatzaufgabe: Zusammenhang zwischen Gehalt und Jahren seit Promotion sowie Publikationen.
Literatur
- Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden. Beltz: Weinheim, Basel. (Kap. 19)
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Description
Teste dein Wissen über das allgemeine lineare Modell (ALM) und die Inferenzstatistik. Beantwortet verschiedene Fragen über Konzepte, Methoden und Maßzahlen, die in den Vorlesungen behandelt werden. Ideal für Studierende, die ihre Kenntnisse vertiefen möchten.
