Samenvatting
Samenvatting Statistiek III - Assumpties regressie en ANOVA
- Instelling
- Rijksuniversiteit Groningen (RuG)
Assumpties van de modellen
[Meer zien]Voorbeeld 1 van de 2 pagina's
Voorbeeld 1 van de 2 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Voorbeeld van de inhoud
Assumpties van enkelvoudige lineaire regressie:1. Lineariteit: er is een lineaire relatie tussen x en y
2. Homoscedasticiteit: De residuen zijn normaal verdeeld met een gemiddelde van 0 en
standaarddeviatie σ
a. Kijk naar de scatter plot: de spreiding rondom de regressielijn moet ongeveer
normaal verdeeld zijn
3. Onafhankelijkheid van residuen: de residuen zijn onafhankelijk van de waarde van
voorspeller x
a. Kijk naar de residual plot: er moet geen patroon zijn van de residuen rondom de lijn
4. Random steekproef
a. Dit moet in het onderzoeksdesign ingebouwd zijn
Assumpties van multipele lineaire regressie:
1. Lineariteit: er is een lineaire relatie tussen de onafhankelijke variabelen en y
2. Homoscedasticiteit: De residuen zijn normaal verdeeld met een gemiddelde van 0 en
standaarddeviatie σ
a. Kijk naar de scatter plot: de spreiding rondom de regressielijn moet ongeveer
normaal verdeeld zijn
3. Onafhankelijkheid van residuen: de residuen zijn onafhankelijk van de waarde van
voorspellers
a. Kijk naar de residual plot: er moet geen patroon zijn van de residuen rondom de lijn
4. Geen multicollineariteit: de onafhankelijke variabelen zijn niet onderling sterk met elkaar
gecorreleerd
a. Kijk naar een correlatiematrix
b. Kijk naar de VIF (variance inflation factor)
5. Random steekproef
a. Dit moet in het onderzoeksdesign ingebouwd zijn
Assumpties van polynomiale regressie:
1. Lineariteit of curvilineariteit: er is een lineaire of curvilineaire relatie tussen de
onafhankelijke variabelen en y
2. Homoscedasticiteit: de residuen zijn normaal verdeeld met een gemiddelde van 0 en
standaarddeviatie σ
3. Geen multicollineariteit: de onafhankelijke variabelen zijn niet onderling sterk met elkaar
gecorreleerd
Assumpties van logistische regressie:
1. Onafhankelijkheid van residuen: de residuen zijn onafhankelijk van de waarde van
voorspellers
2. Geen multicollineariteit: de onafhankelijke variabelen zijn niet onderling sterk met elkaar
gecorreleerd
3. Lineariteit tussen de onafhankelijke variabelen en de log odds
4. Grote en random steekproef
a. Tenminste n = 10 voor elke onafhankelijke variabele in het model
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper femkebvanrijn. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €0,00. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 80467 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen
