ehgfeds

Wat verteenwoordig die waarde 'A' in die lineêre regressievergelyking $y = A + Bx$?

Wat dui 'n regressiekoëffisiënt (r) van ongeveer -1 aan?

Watter van die volgende waardes van r dui op 'n medium positiewe korrelasie?

Wat beteken 'n negatiewe korrelasie tussen twee veranderlikes $x$ en $y$?

Waarvoor word die lineêre korrelasiekoëffisiënt ($r$) gebruik?

Gestel die helling van die kleinste kwadrate regressielyn is 2.0, die standaardafwyking van die $x$-waardes is 3, en die standaardafwyking van die $y$-waardes is 4. Wat is die lineêre korrelasiekoëffisiënt $r$?

Watter van die volgende stappe is nie deel van die proses om 'n lineêre regressie met 'n sakrekenaar te bereken nie?

Wat is die reeks waardes waarbinne die korrelasiekoëffisiënt $r$ altyd sal lê?

Hoe sal jy 'n korrelasiekoëffisiënt van $r = -0.95$ interpreteer?

In Pearson se produk-oomblik korrelasiekoëffisiënt, watter effek sal die uitruil van die $x$ en $y$ veranderlikes op die berekende waarde van $r$ hê?

Wat is die korrekte interpretasie van die helling '$B$' in die lineêre regressievergelyking '$y = A + Bx$'?

Watter van die volgende waardes van die regressiekoëffisiënt '$r$' dui op 'n sterk negatiewe korrelasie aan?

Wat is die betekenis as die lineêre korrelasiekoëffisiënt '$r$' gelyk is aan 0?

As die standaardafwyking van $x$-waardes ($\sigma_x$) 2 is en die standaardafwyking van $y$-waardes ($\sigma_y$) 3 is, en die helling van die kleinste kwadrate regressielyn ($b$) is 1.5, wat is die lineêre korrelasiekoëffisiënt ($r$)?

In die konteks van lineêre regressie, wat is die invloed van uitskieters op die regressielyn?

Wat is die korrekte volgorde van stappe om 'n lineêre regressie met 'n sakrekenaar te bereken?

Gestel 'n navorser vind 'n korrelasiekoëffisiënt van $r = 0.92$ tussen twee veranderlikes. Hoe moet hierdie resultaat geïnterpreteer word?

Watter van die volgende stellings beskryf die beste die implikasie van 'n negatiewe korrelasie in die konteks van twee veranderlikes?

Hoe sal die waarde van die korrelasiekoëffisiënt $r$ verander as beide die $x$ en $y$ waardes met 'n konstante waarde vermenigvuldig word, byvoorbeeld, elke $x$ word $2x$ en elke $y$ word $2y$?

Beskou die volgende scenario: 'n Datastel het 'n sterk positiewe korrelasie, maar die navorser ontdek dat die veranderlikes eintlik 'n omgekeerde kousale verwantskap het—dit is, $y$ veroorsaak $x$ in plaas van $x$ wat $y$ veroorsaak. Hoe beïnvloed hierdie inligting die interpretasie van die regressie-analise?

Wat is die korrekte vergelyking vir 'n linere regressielyn?

Wat beteken 'n regressiekoffisint ($r$) van 0?

In die konteks van linere regressie, wat verteenwoordig die term 'helling'?

Watter waarde van $r$ dui op 'n sterk positiewe korrelasie?

Hoe benvloed die standaardafwykings van $x$ en $y$ die linere korrelasiekoffisint?

Wat is die betekenis van 'n negatiewe helling in die kleinste kwadrate regressielyn?

Watter van die volgende waardes van $r$ dui op 'n matige negatiewe korrelasie?

Gestel die helling van die kleinste kwadrate regressielyn is 1.5, die standaardafwyking van die $x$-waardes is 2, en die standaardafwyking van die $y$-waardes is 3. Wat is die linere korrelasiekoffisint $r$?

As die linere korrelasiekoffisint $r = 1$, wat kan ons aflei oor die data punte in 'n spreidingsdiagram?

In 'n scenario waar die helling van die regressielyn nul is, watter afleiding kan jy maak oor die verwantskap tussen die $x$ en $y$ veranderlikes, en wat is die waarde van die korrelasiekoffisint $r$?