STAT 1 _teorie
Níže je uveden pouze náhled materiálu. Kliknutím na tlačítko 'Stáhnout soubor' stáhnete kompletní formátovaný materiál ve formátu PDF.
159) Faktorová analýza
- umožňuje objasnit strukturu pozorovaných závislostí, redukuje počet výchozích
proměnných pomocí hypotetických faktorů při minimální ztrátě informací a odhaduje skryté
vztahy mezi proměnnými
- použití při zpracování dotazníků
160) Kovarianční analýza
- umožňuje rozčlenění variability proměnné y na části, které jsou přiřaditelné jednak
kvalitativním a jednak kvantitativním vlivům
161) Analýza hlavních komponent
- podstatou je transformace souboru napozorovaných proměnných do nových proměnných,
tzv. hlavních komponent, které jsou vzájemně nezávislé a jsou seřazeny dle velikosti svého
příspěvku ke vysvětlení celkového rozptylu napozorovaných proměnných
- tato metoda citlivá na delta jednotek větší, než hodnoty normují
- použití: odhalení skrytých vztahů mezi proměnnými- založena na bezezbytkovém vysvětlení celkového rozptylu proměnných
162) Kanonická korelační analýza
- vychází z logického členění proměnných do 2 skupin (výchozí + cílové veličiny) - každá
skupina je charakterizována 1 soubornou veličinou = kanonickou proměnnou = lineární
kombinace původních proměnných dané skupiny
163) Jak se provádí odhad pro celou regresní přímku?
- k testování regresní funkce jako celku bez ohledu nelinearitu se používá
> upravený model analýzy rozptylu (intervalový odhad – pás spolehlivosti kolem
> regresní přímky)
164) Rozdíl mezi jednoduchým a vícenásobným modelem regrese a korelace
- počet nezávisle proměnných
- v modelu jednoduché stat. závislosti je předpokládáno, že změny závisle proměnných jsou
vyvolány změnami jediné nezávislé proměnné, ostatní vlivy jsou považovány za náhodné
- teorie vícenásobné regrese a korelace je zobecněním teorie jednoduché regrese a korelace