Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse
Sulge

"normaaljaotuslikkus" - 3 õppematerjali

Andmeanalüüsi konspekt
12
docx

Andmeanalüüsi konspekt

väärtusi on sarnase kaugusega. Regressioonianalüüsi läbiviimiseks on 6 eeldust: 1 sõltuva muutuja andmed on intervall- või suhteskaalal (st on pidevtunnus); 2 muutujatevaheline suhe on lineaarne; 3 puuduvad märkimisväärsed erindid (outliers); 4 vaatluste sõltumatus; 5 püsihajuvus (homoskedastilisus; homoscedasticity); 6 jääkide normaaljaotuslikkus (normality of residuals). Kui 1. ja 4. eeldust saab juba lausa enne uuringu läbiviimist täita, siis eeldused 2, 3 ja 5 on testitavad hajuvusdiagrammiga, st üldist pilti on võimalik vaadelda graafiliselt. Eeldust 6 saame testida siis, kui viime läbi regressioonianalüüsi. Lineaarse regressiooni läbiviimiseks tuleks järgida käsklusterida: Analyze ­ Regression ­ Linear. Dependent on sõltuv muutuja, Independent on prediktor

Informaatika → Andmeanalüüs
48 allalaadimist
Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020
19
docx

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020

nõrgema ennustusvõimega prediktoreid; o Forward – programm alustab kõige tugevamale prediktoritele nõrgemate prediktorite lisamist.  Kollineaarsust saab testida ka Collineary diagnosticsiga – kui selle tolerance näitaja on <0,1 või VIF>10, on tegemist problemaatilisel tasemel prediktorite-vahelise seotusega.  Uurida ka mudeli jääke (Residuals) (normaaljaotuslikkus ja ekstreemsed juhtumid) o Casewide diagnostics, valida Standard residuals valikusse 2SD ühikut, mille sisse jääb >95% normaaljaotuse andmetest. Kontrollida, kas antud andmete hulk jääb <5% kogu andmestikust. o Standardized Residuals Histogram – jälgida, et andmed oleksid koondunud nulli ümber ja mõlemale poole nulli langeb enam-vähem võrdselt jääke.

Psühholoogia → Statistiline modelleerimine
40 allalaadimist
Statistiline modelleerimine praktikumide juhised
30
docx

Statistiline modelleerimine praktikumide juhised.

millest võimalikult palju väärtusi on sarnase kaugusega. Regressioonianalüüsi läbiviimiseks on 6 eeldust: 1 sõltuva muutuja andmed on intervall- või suhteskaalal (st on pidevtunnus); 2 muutujatevaheline suhe on lineaarne; 3 puuduvad märkimisväärsed erindid (outliers); 4 vaatluste sõltumatus; 5 püsihajuvus (homoskedastilisus; homoscedasticity); 6 jääkide normaaljaotuslikkus (normality of residuals). Kui 1. ja 4. eeldust saab juba lausa enne uuringu läbiviimist täita, siis eeldused 2, 3 ja 5 on testitavad hajuvusdiagrammiga, st üldist pilti on võimalik vaadelda graafiliselt. Eeldust 6 saame testida siis, kui viime läbi regressioonianalüüsi. Käsklusterida: Analyze ­ Regression ­ Linear Dependent on sõltuv muutuja, Independent on prediktor. Statistics alt valida Estimates, Model Fit, Descriptives.

Psühholoogia → Statistiline modelleerimine
71 allalaadimist


Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun