İLERİ ARAŞTIRMA deneme 6
Lojistik Regresyon ve Diskriminant Analizi Quiz
Bu quiz, lojistik regresyon ve diskriminant analizini anlamak isteyenler için hazırlanmıştır. Temel kavramlar, uygulamalar ve istatistiksel teknikler hakkında bilgi sahibi olmanızı sağlamak amacıyla çeşitli sorular içermektedir.
Quiz, aşağıdaki konulara odaklanmaktadır:
- Lojistik regresyonun temelleri
- Diskriminant analizi ve uygulamaları
- İstatistiksel terimlerin tanımları
Aşağıdakilerden hangisi Lojistik regresyon modelindeki katsayısı bağımsız değişkenlerin kendi ayrım gücü arasındaki ilişki için faktör ağırlığını gösterir. .Regresyon ağırlığı veya diskriminant katsayısı ile benzerdir.
A) Lojistik katsayısı (Logisticcoefficient
B) Benzerlik değeri (Likelihoodvalue)
C) Sınıflandırma matrisi(Classificationmatrix
D) Üstel lojistik katsayısı(Exponentionallogisticcoefficient)
E) Yakalama oranı (Hit ratio)
Aşağıdakilerden hangisi İkili bağımlı değişkenin metrik olmadığı özel bir regresyon çeşididir. Bazı farklılıklar olmasına rağmen genel olarak lineer regresyonla benzerlikler sergiler.
A) Lojistik katsayısı (Logisticcoefficient
B) Benzerlik değeri (Likelihoodvalue)
C) Sınıflandırma matrisi(Classificationmatrix
D) Lojistik regresyon (Logisticregression
E) Lojistik eğrisi(Logisticcurve)
Aşağıdakilerden hangisi Değişkendeki değerlerin etiket olarak görev yaptığı, kimlik manasına geldiği ayrıca kategorik, sayısal olmayan, ikili kalite veya sınıflandırma değişkeni olan değişkenlerdir.
A) Logit dönüşümü (Logittransformation
B) Maksimum şans kriteri (Maximum chancecriterion
C) Metrik olmayan değişken (Nonmetricvariable)
D) Odds
E) Oransal şans yüzdesi (Proportionalchancecriterion
Aşağıdakilerden hangisi Lojistik regresyondabir olayın olmaihtimalinin(P), olayın olmama ihtimaline (1-p) oranıdır.
A) Logit dönüşümü (Logittransformation
B) Maksimum şans kriteri (Maximum chancecriterion
C) Metrik olmayan değişken (Nonmetricvariable)
D) Odds
E) Oransal şans yüzdesi (Proportionalchancecriterion
Aşağıdakilerden hangisi metrik bağımlı ölçülerin yerine ikili kategorik değişkenleri tahminlemek ve açıklamak için formüle edilmiş regresyonun özel bir formudur
A) Lojistik katsayısı
B) Benzerlik değeri
C) Sınıflandırma matrisi
D) Lojistik regresyon
E) Lojistik eğrisi
Aşağıdakilerden hangisi lojistik regrasyon için yanlıştır
Metrik bağımlı ölçülerin yerine ikili kategorik değişkenleri tahminlemek ve açıklamak için formüle edilmiş regresyonun özel bir formudur
Lojistik regresyon değişken formu çoklu regresyon değişkeniyle benzerdir.
Lojistik regresyon değişkeni, regresyon katsayıları gibi her tahmin edici değişken üzerinde göreli etkiyi gösteren tek çok değişkenli bir ilişki temsil eder
Lojistik regresyon, normallik gibi temel varsayımlar karşılanmadığında diskriminant analizine göre daha az etkilenme avantajına sahiptir
Lojistik regresyon tahminleme konusunda diskriminant analizi ne göre daha uygundur
Aşağıdakilerden hangisi tek metrik olmayan (ikili) bağımlı değişkenle bir grup metrik veya metrik olmayan bağısız değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye yarayan temel formdur
Lojistik regrasyon
Kümeleme
Diskriminant
Çoklu regrasyon
Faktör analizi
Aşağıdakilerden hangisi Yeni bir ürünün başarılı olup olmadığını, bir firmanın başarılı olup olamayacağını veya kişiye kredi onayı verilip verilmeyeceği gibi durumları tespit etmek için kullanılır.
Lojistik regrasyon
Kümeleme
Diskriminant
Çoklu regrasyon
Faktör analizi
Aşağıdakilerden hangisi diskriminant analiziyle birlikte bağımlı değişken kategorik (nonmetrik veya nominal), bağımsız değişkenler ise metrik veya nonmetrik olduğunda kullanılabilecek en uygun istatistiksel tekniktir.
Lojistik regrasyon
Kümeleme
Diskriminant
Çoklu regrasyon
Faktör analizi
Lojistik regresyon için yanlıştır
Lojistik regresyon kesin varsayımlarla karşılaşmaz ve bu varsayımlar sağlanmadığında daha dirençlidir
Varsayımlar sağlansa bile birçok araştırmacı lojistik regresyonu tercih eder çünkü çoklu regresyonla çok benzerdir.
Lojistik regresyon doğru istatistiksel testlere sahiptir
Metrik ve nonmetrik değişkenlere, lineer olmayan etkilere ve geniş ölçüde tanılayıcılığa benzer yaklaşımlar sergiler.
Iki grupludiskriminat analizine eşit değildir ve daha birçok duruma daha uygundur
Lojistik regresyonun çoklu regresyondan farkı nedir
A) Katsayıların yorumlanması
B) Katsayıların eşitlenmesi
C) Metrik değişkenler olması
D) Nonmetrik değişkenler olması
E) Hiçbiri
Lojistik regrasyonda İlişkinin büyüklüğünün değerlendirilmesinde aşağıdakilerden hangisi çok daha kullanışlıdır
A) Orijinal (Original)
B) Üstel (Exponentiated)
C) Logit(Odds’unLogu)
D) Odds
E) Hiçbiri
Aşağıdakilerden hangisi doğrudan odds değerindeki değişmenin büyüklüğünü yansıtırlar
A) Orijinal katsayıları
B) Üstel katsayıları
C) Logit katsayıları
D) Odds değeri
E) Hiçbiri
Diskriminant fonksiyonunun türetilmesi için ilk görev nedir
A) tahmin metodunun (estimation method) belirlenmesidir
B) formulun belirlenmsei
C) analizin belirlenmesi
D) deneyin belirlenmesi
E) gözlem metodunun belirlenmesi
Aşağıdakilerden hangisi analize giren her bir bağımsız değişkenin, diskriminant gücü (sınıflandırma gücü) önceliğine göre teker teker analize dahil edilmesi ile ilgili bir metotdur.
A) Eşzamanlı Tahmin (Simultaneous Estimation)
B) Aşamalı Tahmin (Stepwise Estimation)
C) Ardışık tahmin
D) Zincirleme tahmin
E) Zamanlı tahmin
Eş zamanlı tahmin için diskriminant fonksiyonunun sınıflandırma gücünü ölçmek için aşağıdakilerden hangisi kullanılmaz
A) Wilks' lambda
B) Hotelling izi (Hotelling's trace)
C) Pillai kriteri (Pillai's criterion)
D) T değeri
Diskriminant Fonksiyonunun Değerlendirilmesinde Ağırlık merkezlerinin farklılığının istatistiksel olarak anlamlı olup olmaması aşağıdakilerden hangisi ile ölçülür
A) Wilks' lambda
B) Hotelling izi (Hotelling's trace)
C) Pillai kriteri (Pillai's criterion)
D) Mahalanobis D2
Yakalama başarı oranının, kabul edilebilir olması için tesadüfi başarı oranının en az yüzde kaç kadar daha büyük olması gerekmektedir.
90
75
25
50
Tesadüfi modelle karşılaştırıldığında Sınıflandırma matrisinin gücünü ölçen istatiksel teste ne denir
Press's Q istatistik değeri
Yakalama Başarı Oranı (Hit Ratio)
Optimal Kesme Değeri
Odds değeri
T değeri
Aşağıdakilerden hangisi Diskriminant fonksiyonundaki lineer denklemi oluşturan herbir bağımsız değişken önündeki katsayıların mutlak değerine denir ve bu büyüklük o değişkenin sınıflandırma gücünü gösterir
Diskriminant ağırlığı
Diskriminant hafifliği
üstel katsayı
Orijinal katsayı
Odds değeri
{"name":"İLERİ ARAŞTIRMA deneme 6", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Bu quiz, lojistik regresyon ve diskriminant analizini anlamak isteyenler için hazırlanmıştır. Temel kavramlar, uygulamalar ve istatistiksel teknikler hakkında bilgi sahibi olmanızı sağlamak amacıyla çeşitli sorular içermektedir.Quiz, aşağıdaki konulara odaklanmaktadır:Lojistik regresyonun temelleriDiskriminant analizi ve uygulamalarıİstatistiksel terimlerin tanımları","img":"https:/images/course4.png"}
More Quizzes
ÇOCUK GENÇLİK FİNAL (MELİKE EKİNCİBAŞ)
2461230
Engelliler ve Sosyal Hizmet Final (Melike Ekincibaş)
90450
Stratejik yönetim SORU BANKASI -2
49240
YATIRIM ANALİZİ 8-14 ÜNİTE SONU SORULARI
54270
YATIRIM ANALİZİ 3-4
33160
YATIRIM ANALİZİ ÇALIŞMA SORULARI 8
52260
Filo Kiralama
16819
Homeroom Questions
840
LiFT
210
STUDENTS QUIZ
10511
Which Zuko's Honour member are you?
13624
Replication Researches
10526