Pokročilé statistické metody: Kompletní shrnutí pro studenty
Klepni pro otočení · Swipni pro navigaci
24 kartiček
Otázka: Proč má testování s úplným vyčerpávajícím šetřením (velkým souborem dat) omezený smysl pro inferenční testy?
Odpověď: Protože máme data celé populace a nemusíme dělat úsudky o populaci — není potřeba testovat hypotézy o parametrech populace.
Otázka: Co jsou sdružené regresní přímky v případě vzájemné závislosti X a Y?
Odpověď: Jsou to regresní přímky Y na X a X na Y (obě závislosti současně).
Otázka: Jak se nazývají koeficienty sdružených regresních přímek?
Odpověď: Koeficienty byx (sklon přímky Y na X) a bxy (sklon přímky X na Y).
Otázka: Jaké je pravidlo vztahu znaménka korelačního koeficientu k směrnicím sdružených regresních přímek při oboustranné závislosti?
Odpověď: Znaménko korelačního koeficientu musí být stejné jako znaménka obou směrnic sdružených regresních přímek.
Otázka: Co znamená korelační koeficient roven nule?
Odpověď: Vyjadřuje úplnou lineární nezávislost (žádnou lineární závislost), neříká nic o možné jiné (nelineární) funkční závislosti.
Otázka: Co signalizují systémová (nestrukturovaná) rezidua v regresním modelu?
Odpověď: Že model systematicky opomíjí určitý vztah a je nevhodný (není použitelné vysvětlení).
Otázka: Kdy je potřeba hledat jinou funkční závislost po neodmítnutí F-testu?
Odpověď: Pokud F-test není zamítnut na rozumných hladinách významnosti, je nutné ověřit, zda neexistuje jiná (např. nelineární) funkční závislost.
Otázka: Jak postupujeme u regresní logaritmické funkce při odhadu parametrů?
Odpověď: Na zlogaritmovaná data aplikujeme klasické postupy lineární regrese (např. MNČ), protože software počítá jako s lineární regresí.
Otázka: Co je důležité vědět o regresní hyperbole (model s převrácenými hodnotami vysvětlující proměnné)?
Odpověď: Používáme lineární metody (odhad pomocí MNČ) po transformaci vysvětlující proměnné na převrácené hodnoty.
Otázka: Čím se liší regresní parabola od lineární přímky z hlediska testování parametrů?
Odpověď: Má o jeden parametr více, takže F-test a dílčí t-testy nejsou totéž; je důležité ověřit statistickou významnost všech parametrů.