Vraag 1
Wat is het verschil tussen de pearson correlatie en de multipele correlatie R?
Vraag 2
Voor twee modellen berekenen we de adjusted R2 : Model 1 heeft een adjusted R2 van 0.788 en model 2 van 0.793. Welke model is het betere model op basis van deze waarden?
Vraag 3
In een model zijn twee partiële correlaties gevonden tot de afhankelijke variabele: rx1y= 0.6, rx2y=0.4. De verklaarde variantie is 60%. Hoeveel variantie wordt verklaard door beide variabelen?
Vraag 4
Gegeven is de volgende SPSS tabel:
Wat is de gestandaardiseerde vergelijking?
Vraag 5
Wat is de betekenis van B in de tabel bij de vorige vraag?
Vraag 1
De multipele correlatie heeft altijd een waarde tussen de 0 en 1 en kan dus niet negatief zijn. De pearson correlatie kan van -1 tot 1 lopen.
Vraag 2
Model 2, want die heeft een hogere R2, wat wijst om meer verklaarde variantie. Adjusted R2 is de multiple R2 plus een “straf” voor de complexiteit van het model. We zoeken modellen die het beste de data verklaren met het minst aantal verklarende variabele (simpleste model) en dat is wat de adjusted Rˆ2 doet; deze maat heeft een voorkeur voor eenvoudigere modellen. We kiezen hier dus voor model 2 omdat de grotere adjusted Rˆ2 een betere balance representeert tussen de grootte van de variantie van de rest-term en de complexiteit van het model. Extra: De adjusted Rˆ2 wordt gegeven door. AdjustedR2 =1− RSS/(n−d−1) TSS/(n−1) Met RSS de residual sum of squares en TSS de total sum of squares (sum of squares van de response variabele) Als het aantal verklarende variabele d toeneemt wordt de breuk groter en de Adjusted R2 kleiner, d is dus de straf die wordt opgelegd voor meer complexe modellen.
Vraag 3
8 procent
Vraag 4
Y= 0.673*X1 – 0.380*X2
Vraag 5
Als X1 met 1 toeneemt, zal Y met 7.890 toenemen.
