Regression lernen: Online-Quiz für Wirtschaftsinformatik-Studierende

Question 1

Was beschreibt die multiple Regression korrekt?

Accepted Answer

Ihre Koeffizienten zeigen den Einfluss jeder unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable, während andere konstant bleiben.

Answer

Sie prognostiziert mehrere abhängige Variablen anhand einer unabhängigen Variablen.

Answer

Sie ist nicht anwendbar, wenn unabhängige Variablen korreliert sind.

Question 2

Welche der folgenden Aussagen zur linearen Regression ist korrekt?

Accepted Answer

Alle der oben genannten Aussagen sind korrekt.

Answer

Der Achsenabschnitt gibt den Wert der abhängigen Variablen an, wenn die unabhängige Variable Null ist.

Answer

Die Steigung gibt die Veränderung der abhängigen Variablen pro Einheit der unabhängigen Variablen an.

Answer

Die Güte der Anpassung wird durch das Bestimmtheitsmaß (R²) gemessen.

Question 3

Welcher statistische Test wird verwendet, um die Signifikanz des Regressionskoeffizienten zu testen?

Accepted Answer

t-Test

Answer

F-Test

Answer

Chi-Quadrat-Test

Answer

Es kommt auf den Testtyp an.

Question 4

Was ist der wesentliche Unterschied zwischen einem deterministischen und einem stochastischen Regressionsmodell?

Accepted Answer

Ein deterministisches Modell hat keine Zufallsfehler, während ein stochastisches Modell Zufallsfehler hat.

Answer

Ein stochastisches Modell hat keine Zufallsfehler, während ein deterministisches Modell Zufallsfehler hat.

Answer

Es gibt keinen Unterschied zwischen einem deterministischen und einem stochastischen Regressionsmodell.

Answer

Die Antwort hängt vom Datensatz ab.

Question 5

Welche der folgenden Aussagen zur Modellauswahl ist nicht korrekt?

Accepted Answer

Das Akaike-Informationskriterium (AIC) ist ein Maß für die Güte der Anpassung, das die Modellkomplexität nicht berücksichtigt.

Answer

Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und zu gut zu den Daten passt.

Answer

Unteranpassung tritt auf, wenn ein Modell zu einfach ist und nicht gut zu den Daten passt.

Answer

Kreuzvalidierung ist eine Technik, die verwendet wird, um die Generalisierungsleistung eines Modells zu schätzen.

Question 6

Welche Aussage trifft auf die Korrelationsanalyse zu?

Accepted Answer

Sie misst die Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.

Answer

Sie kann kausale Zusammenhänge zwischen Variablen ableiten.

Answer

Sie wird nur bei quantitativen Variablen angewendet.

Question 7

Welche Kennzahl beschreibt den Unterschied zwischen den beobachteten Werten der abhängigen Variablen und den durch das Regressionsmodell vorhergesagten Werten?

Accepted Answer

Residuen

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Standardfehler der Schätzung

Answer

Bestimmtheitsmaß

Question 8

Welche Kennzahl gibt die Steigung der Regressionsgeraden an?

Accepted Answer

Regressionskoeffizient

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Konstante

Answer

Standardfehler der Steigung

Question 9

Welcher Vorteil gegenüber der einfachen Regressionsanalyse ergibt sich aus der Verwendung der multiplen Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Erklärung eines größeren Anteils der Varianz der abhängigen Variablen

Answer

Vereinfachte Interpretation der Ergebnisse

Answer

Geringeres Risiko für Multikollinearität

Answer

Erhöhte Robustheit gegenüber Ausreißern

Question 10

Welche Aussage zu Multikollinearität ist zutreffend?

Accepted Answer

Sie führt zu verzerrten Regressionskoeffizienten.

Answer

Sie reduziert die Standardfehler der Regressionskoeffizienten.

Answer

Sie hat keine Auswirkungen auf die Güte des Regressionsmodells.

Answer

Sie ist immer ein Zeichen für schlechte Datenqualität.

Question 11

Welcher der folgenden Schritte ist bei der Durchführung einer Regressionsanalyse nicht zwingend erforderlich?

Accepted Answer

Transformation der Daten

Answer

Auswahl der unabhängigen Variablen

Answer

Erstellung eines Streudiagramms

Answer

Durchführung eines Signifikanztests

Question 12

Welches Maß wird verwendet, um die Qualität eines Regressionsmodells in Bezug auf seine Anpassung an die Daten zu bewerten?

Accepted Answer

R-Quadrat

Answer

Standardfehler der Schätzung

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Durbin-Watson-Statistik

Question 13

Wozu dient eine Dummy-Variable in der Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Erfassung des Einflusses einer kategorialen Variablen.

Answer

Erfassung des Einflusses einer kontinuierlichen Variablen.

Answer

Erfassung des Einflusses der abhängigen Variable.

Answer

Erfassung des Einflusses der unabhängigen Variablen.

Question 14

Welches Maß wird verwendet, um die relative Bedeutung einer unabhängigen Variablen in einem Regressionsmodell zu bestimmen?

Accepted Answer

Beta-Koeffizient.

Answer

Korrelationskoeffizient.

Answer

R-Quadrat.

Answer

Durbin-Watson-Statistik.

Question 15

Welche der folgenden Techniken kann verwendet werden, um die Vorhersageleistung eines Regressionsmodells zu verbessern?

Accepted Answer

Alle der oben genannten Aussagen.

Answer

Datentransformation.

Answer

Regularisierung.

Answer

Kreuzvalidierung.

Question 16

Welche zwei Hauptkomponenten bilden die Grundlage der Varianzanalyse und wie tragen sie zur Beurteilung der Signifikanz von Gruppenunterschieden bei?

Accepted Answer

Varianz zwischen den Gruppen und Varianz innerhalb der Gruppen

Answer

Gesamtvarianz und erklärte Varianz

Answer

F-Verteilung und t-Verteilung

Answer

Chi-Quadrat-Test und Mann-Whitney-U-Test

Question 17

Was besagt die Steigung in der einfachen linearen Regression?

Accepted Answer

Die Veränderung der abhängigen Variablen für eine Einheit der unabhängigen Variablen.

Answer

Ob sie negativ oder positiv ist.

Answer

Ob der Zusammenhang signifikant ist.

Answer

Sie ist immer größer als 1.

Question 18

Welche Methode wird zur Schätzung der Parameter in der multiplen Regression verwendet?

Accepted Answer

Methode der kleinsten Quadrate

Answer

Maximum-Likelihood-Methode

Answer

Bayes'sche Schätzung

Answer

K-Means-Clustering

Question 19

In welchem Bereich findet die Regressionsanalyse häufig Anwendung?

Accepted Answer

Alle genannten Bereiche

Answer

Finanzwesen

Answer

Marketing

Answer

Gesundheitswesen

Question 20

Was beschreibt die Regressionsanalyse am zutreffendsten?

Accepted Answer

Ein statistisches Verfahren zur Prognose einer abhängigen Größe mit Hilfe einer oder mehrerer unabhängiger Größen

Answer

Eine Methode zur Erstellung linearer Gleichungen, die Datenpunkte optimal approximieren

Answer

Ein Instrument zur Bestimmung von Korrelationen zwischen Größen

Answer

Eine Technik zur Reduzierung der Streuung zwischen Größen

Question 21

Welche Kennzahl gibt den durch die unabhängigen Größen erklärten Anteil der Varianz in der abhängigen Größe an?

Accepted Answer

Bestimmtheitsmaß

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Standardfehler

Answer

Varianzanalyse

Question 22

Was ist der Unterschied zwischen einer positiven und einer negativen Korrelation?

Accepted Answer

Eine positive Korrelation zeigt eine direkte Beziehung an, während eine negative Korrelation eine indirekte Beziehung anzeigt

Answer

Eine negative Korrelation zeigt eine direkte Beziehung an, während eine positive Korrelation eine indirekte Beziehung anzeigt

Answer

Eine positive Korrelation zeigt eine stärkere Beziehung an als eine negative Korrelation

Answer

Eine negative Korrelation zeigt eine stärkere Beziehung an als eine positive Korrelation

Question 23

Welche der folgenden Probleme können in der Regressionsanalyse zu verzerrten Ergebnissen führen?

Accepted Answer

Alle genannten Probleme

Answer

Ausreißer

Answer

Multikollinearität

Answer

Heteroskedastizität

Question 24

Welche Methoden können zur Reduzierung der Multikollinearität in einer Regressionsanalyse eingesetzt werden?

Accepted Answer

Alle genannten Methoden

Answer

Variablenslektion

Answer

Regularisierung

Answer

Datentransformation

Question 25

Welche Einschränkung der Regression ist zu beachten?

Accepted Answer

Regression kann nicht verwendet werden, um Kausalbeziehungen nachzuweisen.

Answer

Regression kann nur für große Stichproben verwendet werden.

Answer

Regression ist eine sehr komplexe Methode.

Question 26

Nennen Sie ein wesentliches Merkmal eines linearen Regressionsmodells.

Accepted Answer

Lineare Beziehung zwischen abhängiger und unabhängiger Variable

Answer

Normalverteilte Residuen

Answer

Homoskedastizität

Question 27

Welche der folgenden Annahmen muss für die Durchführung einer linearen Regression erfüllt sein?

Accepted Answer

Lineäre Beziehung zwischen abhängiger und unabhängiger Variable, Normalverteilung der Residuen, Homoskedastizität

Answer

Nicht-lineare Beziehung zwischen abhängiger und unabhängiger Variable, Normalverteilung der Residuen, Homoskedastizität

Answer

Lineare Beziehung zwischen abhängiger und unabhängiger Variable, Nicht-Normalverteilung der Residuen, Heteroskedastizität

Question 28

Welche statistische Maßzahl gibt Auskunft über die Güte der Anpassung eines Regressionsmodells?

Accepted Answer

R-Quadrat

Answer

p-Wert

Answer

Standardfehler

Answer

t-Statistik

Question 29

Welcher Faktor kann zu einer Überanpassung eines Regressionsmodells führen?

Accepted Answer

Zu viele unabhängige Variablen

Answer

Niedriges R-Quadrat

Answer

Zu wenige unabhängige Variablen

Answer

Nicht-signifikante Regressionsparameter

Question 30

Welcher Begriff beschreibt die Abweichung der beobachteten Werte von der Regressionslinie?

Accepted Answer

Residuen

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Abschnitt

Answer

Steigung

Question 31

Welche Grafik ist für die Überprüfung der Normalverteilung der Residuen in einer Regressionsanalyse geeignet?

Accepted Answer

Quantil-Quantil-Diagramm (Q-Q-Plot)

Answer

Histogramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Balkendiagramm

Question 32

Welcher statistische Test wird verwendet, um die Homoskedastizität der Residuen in einer Regressionsanalyse zu testen?

Accepted Answer

Breusch-Pagan-Test

Answer

Durbin-Watson-Test

Answer

Goldfeld-Quandt-Test

Answer

Jarque-Bera-Test

Question 33

Welche Aussage zur Regressionsanalyse trifft zu?

Accepted Answer

Sie ist eine statistische Methode zur Modellierung des Zusammenhangs zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.

Answer

Sie wird ausschließlich zur Identifizierung kausaler Zusammenhänge verwendet.

Question 34

Welches Verfahren eignet sich zur Erkennung von Multikollinearität?

Accepted Answer

Varianzinflationsfaktor (VIF)

Answer

Kolmogorov-Smirnow-Test

Answer

T-Test

Answer

Durbin-Watson-Test

Question 35

Worin liegt der Hauptunterschied zwischen einem einfachen und einem multiplen Regressionsmodell?

Accepted Answer

Anzahl der unabhängigen Variablen

Answer

Annahmen des Modells

Answer

Art der abhängigen Variable

Answer

Interpretation der Ergebnisse

Question 36

Wie werden die Regressionskoeffizienten auf ihre Signifikanz geprüft?

Accepted Answer

t-Test

Answer

Chi-Quadrat-Test

Answer

F-Test

Answer

Korrelationstest

Question 37

Welche Aussage zu Vorhersagen aus Regressionsmodellen ist zutreffend?

Accepted Answer

Sie sollten mit Vorsicht interpretiert werden, besonders wenn sie außerhalb des Bereichs der Trainingsdaten liegen.

Answer

Sie sind immer zuverlässige Schätzungen für die Zukunft.

Question 38

Was ist die Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Eine statistische Methode, die die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen modelliert.

Answer

Ein Verfahren zur Überprüfung der statistischen Signifikanz von Daten.

Answer

Eine Methode zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.

Answer

Eine Technik zur Visualisierung von Datenverteilungen.

Question 39

Welche Arten von Regressionsmodellen werden in der Regressionsanalyse verwendet?

Accepted Answer

Lineare und multiple Regressionsmodelle.

Answer

Nur lineare Regressionsmodelle.

Answer

Logistische und nicht-lineare Regressionsmodelle.

Answer

Nur multiple Regressionsmodelle.

Question 40

Was beschreibt der Bestimmtheitskoeffizient (R²) in der Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Den Anteil der Varianz der abhängigen Variable, der durch die unabhängigen Variablen erklärt wird.

Answer

Die Steigung der Regressionsgeraden.

Answer

Die Anzahl der unabhängigen Variablen im Modell.

Answer

Die Stärke der Beziehung zwischen den Variablen.

Question 41

Welche Annahmen müssen für eine lineare Regressionsanalyse erfüllt sein?

Accepted Answer

Linearität, Homoskedastizität und Normalverteilung der Residuen.

Answer

Nur Homoskedastizität.

Answer

Nur Normalverteilung der Residuen.

Answer

Nur Linearität.

Question 42

Welche Methode wird verwendet, um die Parameter eines Regressionsmodells zu schätzen?

Accepted Answer

Methode der kleinsten Quadrate.

Answer

Mittelwertmethode.

Answer

Methode der maximalen Wahrscheinlichkeit.

Answer

Methode des größten Anstiegs.

Question 43

Was ist der Zweck eines Konfidenzintervalls in der Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Die Schätzung der Unsicherheit um den geschätzten Regressionskoeffizienten.

Answer

Die Ermittlung der optimalen Anzahl von Prädiktoren im Modell.

Answer

Die Bestimmung der statistischen Signifikanz des Regressionsmodells.

Answer

Die Vorhersage des Wertes der abhängigen Variablen für einen bestimmten Wert der unabhängigen Variablen.

Question 44

Was beschreibt multiple Regressionsmodelle korrekt?

Accepted Answer

Sie modellieren die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und mehreren unabhängigen Variablen.

Answer

Sie sind einfacher zu interpretieren als lineare Regressionsmodelle.

Answer

Sie sind immer genauer als lineare Regressionsmodelle.

Answer

Sie werden nur für kategoriale Daten verwendet.

Question 45

Was ist das Ziel der Modellvalidierung in der Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Die Beurteilung der Vorhersagegenauigkeit und Robustheit des Modells.

Answer

Die Interpretation der Koeffizienten des Modells.

Answer

Die Ermittlung der statistischen Signifikanz des Modells.

Answer

Die Auswahl der relevantesten Prädiktoren für das Modell.

Question 46

Wie werden Dummy-Variablen in der Regressionsanalyse verwendet?

Accepted Answer

Sie ermöglichen es, kategoriale Prädiktoren in Regressionsmodelle einzubeziehen.

Answer

Sie werden nur verwendet, wenn die kategorialen Prädiktoren ordinal sind.

Answer

Sie sind immer numerische Variablen.

Answer

Sie ersetzen die ursprünglichen kategorialen Prädiktoren im Modell.

Question 47

**Was ist das grundlegende Ziel der Regressionsanalyse?**

Accepted Answer

Sie untersucht die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.

Answer

Sie dient dazu, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu berechnen.

Answer

Sie hilft, zukünftige Trends zu prognostizieren.

Question 48

**Welche Variable ist in einem linearen Regressionsmodell die abhängige Variable?**

Accepted Answer

Die Variable, deren Wert durch die unabhängigen Variablen erklärt wird.

Answer

Die Variable, die den größten Einfluss auf das Modell hat.

Answer

Die Variable, die den Wert der anderen Variablen beeinflusst.

Question 49

**Was gibt der R-Quadrat-Wert in einem linearen Regressionsmodell an?**

Accepted Answer

Den Anteil der Varianz der abhängigen Variablen, der durch die unabhängigen Variablen erklärt wird.

Answer

Die Steigung der Regressionsgeraden.

Answer

Den p-Wert des Modells.

Question 50

**Welche Annahme ist NICHT für ein lineares Regressionsmodell erforderlich?**

Accepted Answer

Die unabhängigen Variablen müssen normalverteilt sein.

Answer

Die Fehlerterme müssen eine konstante Varianz haben.

Answer

Die Fehlerterme müssen normalverteilt sein.

Question 51

**Was ist der Unterschied zwischen einer einfachen und einer multiplen linearen Regression?**

Accepted Answer

Eine einfache Regression analysiert die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen, während eine multiple Regression die Beziehung zwischen einer abhängigen und mehreren unabhängigen Variablen analysiert.

Answer

Eine einfache Regression verwendet kategoriale Variablen, während eine multiple Regression numerische Variablen verwendet.

Answer

Eine einfache Regression ist linear, während eine multiple Regression nichtlinear ist.

Question 52

**Welche Methode ist geeignet, um die besten unabhängigen Variablen für ein multiples Regressionsmodell auszuwählen?**

Accepted Answer

Schrittweise Regression

Answer

Lineare Diskriminanzanalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Clusteranalyse

Question 53

**Was bedeutet ein signifikanter p-Wert in einem Regressionsmodell?**

Accepted Answer

Die Nullhypothese, dass es keinen Zusammenhang zwischen der abhängigen und den unabhängigen Variablen gibt, kann zurückgewiesen werden.

Answer

Die unabhängigen Variablen sind nicht signifikant.

Answer

Das Modell ist perfekt an die Daten angepasst.

Question 54

**Welche Methode dient dazu, die Gültigkeit eines Regressionsmodells zu überprüfen?**

Accepted Answer

Residuenanalyse

Answer

T-Test

Answer

ANOVA

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 55

**Nennen Sie einen Anwendungsfall für Regressionsanalyse im Bereich der Wirtschaftsinformatik?**

Accepted Answer

Vorhersage des Umsatzes eines Online-Shops anhand von Marketingausgaben und Website-Traffic.

Answer

Optimierung von Algorithmen für maschinelles Lernen.

Answer

Klassifizierung von Kundendaten in verschiedene Segmente.

Question 56

Welcher Begriff beschreibt eine statistische Methode zur Modellierung einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Logistische Regression

Answer

Multivariate Regression

Question 57

Welche Annahme muss für die Durchführung einer linearen Regression erfüllt sein?

Accepted Answer

Linearität, Homoskedastizität und Normalverteilung der Residuen.

Answer

Normalverteilung der unabhängigen Variablen.

Answer

Abwesenheit von Ausreißern.

Question 58

Welches Maß gibt den Anteil der erklärten Varianz der abhängigen Variablen durch die unabhängigen Variablen an?

Accepted Answer

Bestimmtheitsmaß (R-Quadrat)

Answer

T-Statistik

Answer

Standardfehler der Schätzung

Answer

Korrelationskoeffizient

Question 59

Was impliziert ein negatives Vorzeichen des Koeffizienten einer unabhängigen Variable in einem Regressionsmodell?

Accepted Answer

Eine Abnahme der abhängigen Variablen bei Zunahme der unabhängigen Variablen.

Answer

Eine nichtlineare Beziehung zwischen den Variablen.

Answer

Eine Zunahme der abhängigen Variablen bei Zunahme der unabhängigen Variablen.

Question 60

Was ist der wesentliche Unterschied zwischen multipler und linearer Regression?

Accepted Answer

Bei der multiplen Regression gibt es mehr als eine unabhängige Variable, während bei der linearen Regression nur eine unabhängige Variable verwendet wird.

Answer

Die multiple Regression verwendet kategoriale Variablen, während die lineare Regression kontinuierliche Variablen verwendet.

Question 61

Welche Information kann aus einer multiplen Regressionsanalyse nicht abgeleitet werden?

Accepted Answer

Die kausale Beziehung zwischen den Variablen.

Answer

Die Stärke der Beziehung zwischen den Variablen.

Answer

Die relative Bedeutung der unabhängigen Variablen.

Question 62

Welches ist der Zweck der ANOVA in einer Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Zu testen, ob das Gesamtmodell signifikant ist und ob die unabhängigen Variablen einen signifikanten Beitrag zum Modell leisten.

Answer

Die Koeffizienten des Modells zu schätzen.