vbExamen_Statistiek_EK1 PDF Past Paper (23/01/2022)

Datum examen: 23/01/2022 Volgnr. (op lijst): Academiejaar 2023-2024 Voornaam en naam _________________________________________________________________ Studentennummer _________________________________________________...

Datum examen: 23/01/2022 Volgnr. (op lijst): Academiejaar 2023-2024 Voornaam en naam _________________________________________________________________ Studentennummer _________________________________________________________________ Opleiding Vastgoed – Landmeten (Regulier) Examenkans 1 sOLOD Onderzoekend handelen Opleidingsonderdeel Reeks: A dOLOD Statistiek VIAENE Pepijn Vaardigheidstest “Verklarende Statistiek” Lesgever(s): DE WOLF Muriel Score: Algemene richtlijnen Vul het kader bovenaan in. Vul op elke bladzijde je voornaam en naam in. Heb je individuele onderwijs- en examenmaatregelen, noteer dan in de rechterbovenhoek van elke pagina ‘IOEM’ (afkorting voor individuele onderwijs- en examenmaatregelen). Controleer of deze examenbundel alle pagina’s bevat. Indien een pagina ontbreekt, verwittig dan de lesgever of de toezichter zodat je een nieuw exemplaar kan ontvangen. Je mag geen enkele vorm van communicatie – noch offline noch online – gebruiken tijdens dit examen. Mobiele telefoons, smartwatches en dergelijke moeten uitgeschakeld zijn (niet op stil, trillen, vliegtuigstand, …). Ze mogen tijdens het examen ook niet gebruikt worden om de tijd te raadplegen. Het niet volgen van de gedragscode wordt gesanctioneerd als examenfraude. Individueel examen met volledig open boek. Dit betekent dat de cursus, studiewijzer, aangeleverde PowerPoint- presentaties, Panopto-lesopnames, oefeningen en modeloplossingen, notities … gebruikt mogen worden indien deze ofwel opgenomen zijn in een leerpad van de Chamilo-cursusste “Statistiek LAM” ofwel hiervan afgeleid zijn. Er is twee uur voorzien om het examen tot een goed einde te brengen; hou deze tijd goed in het oog! Antwoord zo compleet mogelijk op de onderzoeksvragen. Dat wil zeggen dat je jouw antwoord ook onderbouwt met eventuele cijfers die voortvloeien uit jouw (JASP-)analyse. Werk voor eventuele hypothesetesten altijd met een betrouwbaarheid van 95%. Je hoeft geen digitale bestanden in te dienen.  Naam en voornaam: Vraag 1: Verschil in waardebepaling Haal het.csv-bestand “Onlinetool_A” af van Chamilo, bij Opdrachten. In dit bestand vind je data van een vastgoedbedrijf dat is gespecialiseerd in de verkoop van te renoveren villa’s uit de jaren 1980-1990, regio Vlaanderen. Om tijd en personeel uit te sparen, liet het bedrijf een online tool ontwikkelen die de waarde van een pand voor de verkoper helpt berekenen. Het vermoeden leeft echter dat de tool de échte waarde van een pand verkeerd berekent. Daarom laat het bedrijf 4 van hun experts een groot aantal panden waarderen. Behalve de waardebepaling door de experten, vinden we in het databestand ook de waardering door de online tool, en krijgen we tenslotte de perceeloppervlakte van het pand, de bebouwde oppervlakte en de oppervlakte van de kamers (dus zonder bijgebouwen, garage, living, keuken, hall, …). Neem even de tijd om de waardebepalingen van de online tool en deze van de expert te bekijken. Los eventuele problemen met de data eerst op voor je verder gaat. Wat is het gemiddelde verschil in waardebepaling tussen de online tool en de experten? (rond af op 2 cijfers na de komma) Het gemiddelde verschil tussen de schattingen verkregen door het gebruik van de online tool en de.............................................................................................................................................................. waardes door de schatters bedraagt 8143.50 euro........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ Dat de twee methoden voor waardebepaling niet identiek zijn, spreekt voor zich. Maar is er een significant verschil tussen de twee methoden? Geeft de online tool een systematische onder- of overschatting van de waarde, of is er eigenlijk geen écht verschil tussen de twee? Geef een antwoord op deze vraag; leg ook uit met welke methode en cijfers je op jouw conclusie bent geland. We wensen te bekijken als beide methodes gemiddeld hetzelfde resultaat uitkomen of dat er een.............................................................................................................................................................. methode systematisch een hogere of lagere waarde uitkomt. Dit kan gedaan worden door het.............................................................................................................................................................. gebruiken van een T-test. Specifiek kiezen we voor een paired samples T-test............................................................................................................................................................... Wanner we kijken naar een QQ plot en een toets op normaileit uitvoeren kunnen we zien dat onze gegevens niet normaal.............................................................................................................................................................. zijn verdeeld. (De p-waarde bij de toets voor normaliteit is kleiner dan 0,001 (< 0,05).).............................................................................................................................................................. Voor de T toest gebruiken we nu wilcoxon rangtekentoets omdat de gegevens niet normaal verdeeld zijn............................................................................................................................................................... Na het uitvoeren van deze test komen we een p-waarde uit van 0.001. Dit is lager dan 0.05. Hieruit kunnen.............................................................................................................................................................. we zeggen dat er een significant verschil is. Dit significant verschil bedraagt 8.143,50 euro.............................................................................................................................................................. Pagina 2 van 8  Naam en voornaam:............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ Pagina 3 van 8  Naam en voornaam: Vraag 2: Een enkelvoudig regressiemodel Het kantoor wil de online tool verder raffineren door variabelen aan hun schattingsmodel toe te voegen. Stel daarom een wiskundig model op dat de waardebepaling (deze door de experten) zo goed mogelijk kan voorspellen op basis van één van de soorten oppervlaktes. Kies de beste parameter, en leg ook uit waarom) en stel het wiskundige model op. Wees zo volledig mogelijk. Eerst controleren we de waardes van de experten op uitschieters. Dit omdat we aan de hand.............................................................................................................................................................. van deze waardes een zo goed mogelijk model wensen te bereiken............................................................................................................................................................... Bij het bekijken van het boxplot merken we op dat er een uitschieter aanwezig is............................................................................................................................................................... Dit lossen we op door deze eruit te halen aan de hand van onze ondergrens en bovengrens.............................................................................................................................................................. OG = Q1 -1.5*IKA.............................................................................................................................................................. BG= Q3 +1.5*IKA.............................................................................................................................................................. Bij het opkuisen van de data zien we inderdaad dat er 1 uitschieter aanwezig was.............................................................................................................................................................. Na het verwijderen van deze uitschieter krijgen we een normaal verdeeld model.............................................................................................................................................................. Hierbij komen we bij de shapiro wilk test op een p waarde van 0.76, dit toont een normale verdeling aan............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ nu controleren we welke parameter het beste lineaire verband nadert............................................................................................................................................................... Dit doen we aan de hand van een warmtekaart.............................................................................................................................................................. Alle waarde hebben een sterke correlatie maar de perceelopp lijkt de sterkste correlatie te hebben............................................................................................................................................................... 0.915 t.o.v. 0.894 en 0.881............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ Aan de hand hiervan bouwen we een lineair regressie model.............................................................................................................................................................. Uit dit model kunnen we het volgende afleiden:.............................................................................................................................................................. Expertise = -379.509,48 + 474,44 * perceelopp.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Pagina 4 van 8  Naam en voornaam:........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ Kan je met dit model betrouwbare schattingen maken? Leg kort uit waarom wel/niet. Wees zo volledig mogelijk............................................................................................................................................................... In ons regressiemodel merken we een RMSE waarde van 62000 euro op.............................................................................................................................................................. Dit wil zeggen dat ons model gemiddeld 62000 euro kan afwijken van de reële waarde.............................................................................................................................................................. Voor schattingen is dit een vrij hoge waarde. Als we naar de uitersten gaan worden.............................................................................................................................................................. deze verschillen nog groter. Dit is niet aanvaarbaard bij een schatting.............................................................................................................................................................. Hier uit blijkt dat het model niet betrouwbaar is................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. Pagina 5 van 8  Naam en voornaam: Vraag 3: Een meervoudig regressiemodel Expert Heerens heeft zelf een meervoudige regressiemodel opgebouwd. Volgens hem is het beter om zowel perceel- als bebouwde oppervlakte op te nemen in het model. Kan je op basis van onderstaande resultaten aanduiden waarom dit model niet bruikbaar is? De p waarde van gebouwopp is met een waarde van 0.069 niet significant.............................................................................................................................................................. De vif waarden bedragen meer dan 5, dit wijst erop dat 1 van de 2 moet verwijderd worden.............................................................................................................................................................. De F waarde is veel lager dan in ons enkelvoudig model, het enkelvoudige model is beter........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ Pagina 6 van 8  Naam en voornaam: Vraag 4: Verschil in perceeloppervlakte Expert Heerens loopt te klagen dat hij altijd de grootste percelen krijgt om te waarderen. Ga daarom na of er een verschil is in perceeloppervlakte tussen de verschillende experten. Beschrijf hieronder jouw manier van werken en conclusie. Wees zo volledig mogelijk. Voor dit te bekijken zullen we de gemiddelde waardes bekijken van de oppervlaktes per.............................................................................................................................................................. schatter. Hiervoor maken we ook gebruik van ons reeds opkuisde dataset zonder uitschietters.............................................................................................................................................................. Uit de gemiddeldes lijkt het inderdaad dat expert Heerens gemiddeld grotere oppervlaktes schat.............................................................................................................................................................. deze verschillen lijken op het eerste zicht niet significant.............................................................................................................................................................. we stellen volgende hypothese.............................................................................................................................................................. x1=x2=x3=x4.............................................................................................................................................................. alternative hypotese:.............................................................................................................................................................. xi=/xj (bij minstens 1 expert is er een significant verschil............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ voor dit te bekijken gebruiken we een anova test.............................................................................................................................................................. De p-waarde is groter dan 0,05. De nulhypothses (de varianties zijn homogeen) w.............................................................................................................................................................. ordt dus niet verworpen............................................................................................................................................................... Het QQ plot lijkt ook een normale verdeling weer te geven.............................................................................................................................................................. Doordat de p waarde 0.671 bedraagt word de nulhypotese niet verworpen.............................................................................................................................................................. Expert Herens zijn kritiek is onterecht............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ Pagina 7 van 8  Naam en voornaam:.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Pagina 8 van 8