7. Veralgemeend lineair model

0.0(0)
Studied by 0 people
call kaiCall Kai
learnLearn
examPractice Test
spaced repetitionSpaced Repetition
heart puzzleMatch
flashcardsFlashcards
GameKnowt Play
Card Sorting

1/4

encourage image

There's no tags or description

Looks like no tags are added yet.

Last updated 8:26 AM on 5/22/26
Name
Mastery
Learn
Test
Matching
Spaced
Call with Kai

No analytics yet

Send a link to your students to track their progress

5 Terms

1
New cards

componenten veralgemeend lineair model

<p></p>
2
New cards

Algemeen lineair model

= uitkomst (𝑌) is een numerieke variabele van intervalniveau = wat we tot nu toe gezien hebben

→ 𝑥 en zijn numerieke predictoren van intervalniveau 1 𝑥 2

→ 𝐴 en 𝐵 zijn categorische predictoren van nominaal niveau

<p>= uitkomst (𝑌) is een numerieke variabele van intervalniveau = wat we tot nu toe gezien hebben </p><p>→ 𝑥 en zijn numerieke predictoren van intervalniveau 1 𝑥 2 </p><p>→ 𝐴 en 𝐵 zijn categorische predictoren van nominaal niveau</p>
3
New cards

logistische regressie

= uitkomst (1/0) is een categorische variabele van nominaal of ordinaal niveau

→ wij bespreken enkel binaire uitkomsten (dus maar 2 mogelijkheden) woohoo

<p>= uitkomst (1/0) is een categorische variabele van nominaal of ordinaal niveau </p><p>→ wij bespreken enkel binaire uitkomsten (dus maar 2 mogelijkheden) woohoo</p>
4
New cards

poisson regressie

= uitkomst (f) is een frequentie die een poisson verdeling volgt f= 0, 1, 2…

<p>= uitkomst (f)<em> </em>is een frequentie die een poisson verdeling volgt f= 0, 1, 2…</p>
5
New cards

loglineaire analyse

= speciaal geval van poisson regressie

= celfrequenties van meerwegstabellen modelleren

(mensentaal: Je kijkt naar hoe vaak bepaalde combinaties van categorieën voorkomen in een tabel)

→ associaties tussen nominale variabelen in kaart brengen

! Alle variabelen zijn categorisch

! geen onderscheid tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen !

analyse naar interrelaties tussen variabelen

<p>= speciaal geval van poisson regressie </p><p>= celfrequenties van meerwegstabellen modelleren </p><p>(mensentaal: Je kijkt naar hoe vaak bepaalde combinaties van categorieën voorkomen in een tabel) </p><p>→ associaties tussen nominale variabelen in kaart brengen </p><p>! Alle variabelen zijn categorisch </p><p>! geen onderscheid tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen !</p><p> analyse naar interrelaties tussen variabelen</p>