Inhoudsopgave
Wat meet een regressie analyse?
Regressieanalyse wordt gebruikt om het effect te bepalen van een (of meerdere) verklarende variabele(n), zoals lengte of leeftijd, op een afhankelijke variabele zoals gewicht. Je kunt regressieanalyse gebruiken om: Samenhang tussen twee variabelen te bepalen (leeftijd en waarde van een auto)
Wat zegt een regressie?
De regressiecoëfficiënt ß geeft aan in welke mate de waarde van een afhankelijke variabele gemiddeld zal veranderen wanneer de waarde van de onafhankelijke (of voorspellende of verklarende) variabele verandert.
Wat betekent Regressiecoefficient?
De regressiecoëfficiënt geeft aan hoe de ene variabele verandert per eenheid verandering van de andere variabele (‘b’ in de vergelijking van een regressielijn y = a + bx). Met andere woorden, de regressiecoëfficiënt (b) is de helling van de regressielijn.
Wat is een gestandaardiseerd residu?
Gestandaardiseerde residuen (“internally studentized residuals”) zijn een transformatie van de residuen, die een standaard normale distributie zouden vormen gegeven dat de werkelijke fouttermen een gelijke variantie hebben.
Wat zijn de voorwaarden van regressieanalyse?
Assumpties regressieanalyse. Om door middel van lineaire regressie tot een goede schatting van de regressiecoëfficiënten te komen, moet de data aan enkele voorwaarden voldoen. De relatie tussen de verklarende en afhankelijke variabelen is lineair; De data zijn verkregen uit een willekeurige steekproef van de populatie
Is er sprake van enkelvoudige regressie?
Bij enkelvoudige regressie heb je twee regressiecoëfficiënten: B0(intercept of constante) en B1 (helling). Multipele regressie. Wanneer er sprake is van meervoudiige of multipele regressie, dan is er sprake van meerdere onafhankelijke variabelen in een model. In de meeste gevallen is er sprake van multipele regressie.
Wat is meervoudige regressie?
Meervoudige of multipele regressie is een uitbreiding van de enkelvoudige regressie waarbij twee of meer verklarende variabelen worden gebruikt om de afhankelijke variabele ( Y) te voorspellen of verklaren. Voorbeeld: Je wilt naast lengte ook geslacht gebruiken om iemands gewicht te voorspellen.
Assumpties regressieanalyse. Om door middel van lineaire regressie tot een goede schatting van de regressiecoëfficiënten te komen, moet de data aan enkele voorwaarden voldoen. De relatie tussen de verklarende en afhankelijke variabelen is lineair; De data zijn verkregen uit een willekeurige steekproef van de populatie
Bij enkelvoudige regressie heb je twee regressiecoëfficiënten: B0(intercept of constante) en B1 (helling). Multipele regressie. Wanneer er sprake is van meervoudiige of multipele regressie, dan is er sprake van meerdere onafhankelijke variabelen in een model. In de meeste gevallen is er sprake van multipele regressie.
Meervoudige of multipele regressie is een uitbreiding van de enkelvoudige regressie waarbij twee of meer verklarende variabelen worden gebruikt om de afhankelijke variabele ( Y) te voorspellen of verklaren. Voorbeeld: Je wilt naast lengte ook geslacht gebruiken om iemands gewicht te voorspellen.