Statistik (Fach) / Quantitative Methoden 2 (Lektion)
In dieser Lektion befinden sich 18 Karteikarten
ALM ...
Diese Lektion wurde von KathiDee erstellt.
- Unterscheiden Sie abhängige und unabhängige Kriterium abhängige Variable = Kriteium, das was gemessen und vorhergesagt wird unabhängige Variable = Prädiktor, das was verändert wird
- Was zeigt das ALM und was ist das Ziel? zeigt gerichtete Zusammenhänge zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen Ziel = Erklärung/Vorhersage eines Kriteriums anhand mehrerer Prädiktoren
- Wie ist die Grundannahme der ALM? Das Kriterium wird durch einen Prädiktor bestimmt.. Y = x*b+ a wenn sich eine Maßanzahl ändert so ändert sich Y genau um b Einheiten
- Was sind Residuen? = Unterschied zwischen der Vorhersage und der Realitäät = Abstände der Messwerte zu der Geraden
- Wie setzt sich die Linearkombination im ALM für n Prädikatoren zusammen? Y = X1*b1+X2*b2....+Xn*bn +E
- Wie kann die Vorhersagegüte bestimmt werden ? Nennen Sie zwei Möglichkeiten Ziel: maximiale Minimierung der Residuen durch: 1.) Schätzer werden so gelegt, dass die Summe der quadrarischen Resiuden minimiert ist (!) 2.) Schätzer werden so gelegt, dass die Summe der absoluten Residuen minimiert ist
- Unterscheiden Sie kategoriale und kontinuierliche Prädikatoren? kategorial: definieren ledigleich eine Kategoriezugehörigkeit (Geschlecht), arbeiten mit Unterschiedhypothesen kontinuierliche Prädikatoren: ab Ordinalskale (Alter), Zusammenhangshypothesen
- Welche Verfahren der ALM gibt es? 1.) Varianzanalyse 2.) Regressionsanalyse 3.) Kovarianzanalyse
- Wie verläuft die Untersuchung innerhalb der ALM? 1.) Forschungsansatz 2.) Definieren von Kriterium und Prädikator 3.) Ziehen einer Zufallsstichprobe 4.) Erhebung de Kriteriums Y 5.) Modellvorhersage ahnand unbestimmten Parametern 6.) Schätzung der bestimmten Paramenter 7.) Modellvorhersage mit bestimmten Parametern 8.) Modellvorhersage im eingeschränkten Modell 9.)Hypothesentest/Modellvergleich
- Wie können die Schätzer/Modellparameter in der ALM grundsätzlich bestimm werden? durch die Mittelwerte Y > MW von Y X > MW von X (- MW von Y)
- Wie kann ich E (Wert der Residuenminimierung) innerhalb der ALM bestimmen ? = Y- Y(MW) = X-X(MW)
- Wie verläuft die Modellvorhersage im eingeschränkten Model? - repräsentiert die Nullhypothe - vergleicht,ob die im vollen Modell verwendeten Prädiktoren eine Verbesserung der Vorhersage des Kriteriums bringen - mind. 1 Faktor wird nicht berücksichtig, als b = 0 X = 1, X2 = 1+ (0) - der Schätzer lässt sich aus dem gemeinsamen Mittelwert - die Residuen entsprechen der Differenz aus Wert und MW - SAQ = Summe der quadratischen Residuen
- Wie erfolgt der Hypothesentest? - Vergleich der SAQ der beiden Modelle also : Prüfgröße ermittel 1.) Freiheitsgrade ermitteln - df = Anzahl der Kriteriumswerte – Anzahl der Parameter + Anzahl der linearen Einschränkungen 2.) F-Test (SAQe- SAQv): (dfe-dfv) / (SAQv-dfv) 3.) kritischer Wert von F Anhand Tabelle: waaageracht (dfe-dfv) , senkrecht (df) Beurteilung: F>k = H0 wird verworfen / F<k = H0 gilt
- Nennen Sie die Voraussetzungen für die ALM-Untersuchung. 1.) intervallskalierung des Kriteriums 2.) Die Designmatrix muss in jedem Fall mehr Zeilen als Spalten haben / lineare Unabhängigkeit 3.) Unabhängigkeit der Resiuden vom Prädiktor 4.) Varianzhomogenität der Residuen (basieren auf Zufallsstichproben) 5.) Normalverteilung der Residuen
- Erklären Sie den Begriff Gesamtvarianz. = Max. Anzahl an Varianz, die erklärt werden kann = aufgeklärte Varianz + Fehlervarianz
- Zeigen Sie wichtige Aspekte der Varianzanalyse auf. = Aufdeckung von Mittelwertunterschieden bei mehr als 2 Stichproben H0 = kein Unterschied H1= Unterschied Voraussetzung: 1.) Stichproben sind untereinander unabhängig 2.) varianzhimogenität man vergleicht die Varianz zwischen den Gruppen mit der Varianz innerhalb der Gruppe
-
- Was zeigt die Fehlervarianz? = Anteil, der nicht durch unsere Prödikatoren erklärt werden kann
- Was besagt die aufgeklärte Varianz? = Anteil der Gesamtvarianz, der durch 1 oder mehrere Prödikatoren erklärt werden kann