Samenvatting toegepaste statistiek en dataverwerking, gegeven door Stefan Van Dongen en Sandra Van Aert. Deze cursus behandelt de basisprincipes van data analyse. Er wordt een overzicht gegeven van grafische technieken met behulp van het programma 'R'. Lineaire (meervoudige regressie, multiway ANOV...
TOEGEPASTE
STATISTIEK
EN
DATAVERWE
RKING
Samenvatting 2018-2019
,
, Hoofdstuk 2: Multiple regressie
2.1 Inleiding
Multiple reegreessie:
= vareiate in 1 reesipons vareiabele te vereklareen aan de hand van meere dan 1
vereklareende vareiabelen.
y i=β 0 + β 1 . x 1+ β2 . x2 +…+ β n . x n+ ϵ i
- Vereschil tussen vereklareende (vareiabelen oip x-as) en niet-vereklareende vareiabelen
(vareiabelen oip de y-as)
2.2 Illustreate aan de hand van een voorebeeld
2.2.1 Het ‘Full’ model
2.2.2 Paretële coëfciënt of detereminaton
- Testen of beipaalde vareiabelen een signifcante bijdreage levereen
- Nagaan wat de reelateve bijdreage is tot de totale re-kwadreaat waarede of coëfciënt of
detereminaton
OPMERKING: de som van de iparetële re-kwadreaat waareden is vaak niet gelijk aan de
totale re-kwadreaat. Dit komt doore de corereelates tussen de vereschillende vareiabelen
ondereling.
- Multicolineariiyl prioblleei: Indien de corereelates tussen de vereschillende vareiabelen
reelatef hoog zijn. Het is dan vaak zinvol om niet de sterek gecorereeleerede vareiabelen
samen in een reegreessiemodel oip te nemen.
2.2.3 Model selecte methodes
Gebreuiken om een onderescheid te maken tussen vereklareende vareiabelen die ‘belangreijk’
zijn en diegene die ‘niet belangreijk’ zijn (reesip. Signifcant en niet signifcant)
Bovenstaande greafeken geven een inzicht in onderelinge corereelatess
ipreoblemen met lineareiteits uitschieteres en multcollineareiteit.
2.2.3.1 Model selecte oip basis van signifcante:
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