Logistische Regressionsanalyse
Über den Vortrag
Der Vortrag „Logistische Regressionsanalyse“ von E-learning Institut Six Sigma ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma: Korrelation und Regression“.
Quiz zum Vortrag
Was versteht man unter „logistischer Regression“?
- Regressionsanalysen zur (meist multivarianten) Modellierung der Verteilung diskreter abhängiger Variablen.
- Regressionsanalysen zur (meist multivarianten) Modellierung der Verteilung diskreter unabhängiger Variablen
- Regressionsanalysen zur (meist multivarianten) Modellierung der Verteilung stetiger unabhängiger Variablen
- Regressionsanalysen zur (meist multivarianten) Modellierung der Verteilung stetiger abhängiger Variablen
Zwischen welchen Regressionen unterscheidet man bei der logistischen Regression?
- Binären logistischen und ordinalen und nominalen logistischen Regressionen
- Omnivarianten logistischen und multivarianten logistischen Regressionen
- Diskreten logistischen und stetigen logistischen Regressionen
- Dualen logistischen und ordinalen und nominalen logistischen Regressionen
Worin unterscheidet sich die logistische von der linearen Regression?
- Die logistische Regression setzt eine qualitative (nominale) Zielgröße Y voraus; Binäre Ausprägung des Regressanden.
- Die logistische Regression setzt eine qualitative (diskrete) Zielgröße Y voraus; Binäre Ausprägung des Regressanden.
- Die logistische Regression setzt eine qualitative (ordinale) Zielgröße Z voraus; Binäre Ausprägung des Regressanden.
- Die logistische Regression setzt eine qualitative (stetige) Zielgröße Z voraus; Binäre Ausprägung des Regressanden.
Wobei wird die „logistische“ Regression verwendet?
- Bei der korrekten Ermittlung der Stichprobengröße eines Prozesses.
- Bei der korrekten Ermittlung der Investitionshöhe eines Projektes.
- Bei Prozessoptimierung zur Identifizierung und Senkung von Prozesskosten.
- Bei Prozessoptimierung zur Identifizierung und Beseitigung von Fehlerursachen.
Bei der binären logistischen Regression hat ...
- ... eine Antwortvariable nur ein mögliches Ergebnis.
- ... eine Lösung immer zwei Ergebnisse.
- ... eine Antwortvariable nur zwei mögliche Ergebnisse.
- ... eine Antwortvariable nur die Unterscheidung zwischen „Ja“ und „Nein“.
Welches bekannte Priorisierungs-Tool kann zur Benutzung der logistischen Regressionsanalyse verwendet werden?
- 100-Point-Method
- ABC-Methode
- Paarweiser Vergleich
- Eisenhower-Prinzip
Was ist das Ziel bei einer logistischen Regressionsanalyse?
- Erreichung einer möglichst geringen Signifikanz, d.h. eine Aussage darüber, ob der Einflussfaktor auf die abhängige Variable (z.B. Qualität) wesentlich ist bzw. das Risiko, mit dieser Behauptung falsch zu liegen.
- Erreichung einer möglichst geringen Signifikanz, d.h. eine Aussage darüber, ob der Einflussfaktor auf die unabhängige Variable (z.B. Qualität) wesentlich ist bzw. das Risiko, mit dieser Behauptung falsch zu liegen.
- Erreichung einer möglichst hohen Signifikanz, d.h. eine Aussage darüber, ob der Einflussfaktor auf die unabhängige Variable (z.B. Qualität) wesentlich ist bzw. das Risiko, mit dieser Behauptung falsch zu liegen.
- Erreichung einer möglichst hohen Signifikanz, d.h. eine Aussage darüber, ob der Einflussfaktor auf die abhängige Variable (z.B. Qualität) wesentlich ist bzw. das Risiko, mit dieser Behauptung falsch zu liegen.
Was versteht man unter „Endzählwerte“?
- Der Endzählwert ist die signifikanteste Stichprobe aus unterschiedlichen "Gut-Schlecht-Ausprägungen" an den Enden der sortierten Datenreihe.
- Der Endzählwert ist der Gesamtwert aus unterschiedlichen "Gut-Schlecht-Ausprägungen" an den Enden der sortierten Datenreihe.
- Der Endzählwert ist die höchste Stichprobe aus unterschiedlichen "Gut-Schlecht-Ausprägungen" an den Enden der sortierten Datenreihe.
- Der Endzählwert ist die letzte Stichprobe aus unterschiedlichen "Gut-Schlecht-Ausprägungen" an den Enden der sortierten Datenreihe.
Was bedeutet der Ausdruck „Statistische Signifikanz“?
- Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so stark von einer vorher festgelegten Annahme abweichen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel verworfen wird.
- Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so stark von einer vorher festgelegten Annahme abweichen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel validiert wird.
- Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so nah an einer vorher festgelegten Annahme anliegen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel verworfen wird.
- Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so nah an einer vorher festgelegten Annahme anliegen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel validiert wird.
Wie groß ist der benötigte Mindestumfang an Datenwerten bei einer logistischen Regressionsanalyse?
- Mindestens 1000 und gleich viele "Schlecht-" und "Gut-Teile"
- Mindestens 100 "Gut-Teile" und 50 "Schlecht-Teile"
- Mindestens 12 und gleich viele "Schlecht-" und "Gut-Teile"
- Mindestens 100 und gleich viele "Schlecht-" und "Gut-Teile"
Dozent des Vortrages Logistische Regressionsanalyse
E-learning Institut Six Sigma
Seit der Gründung im Jahr 2009 bildet Fuchs & Consorten Lernende im Bereich Six Sigma und Lean Management aus. Die erfahrenen Dozent*innen von Fuchs & Consorten sind als Six Sigma Professional und PMP® zertifiziert und bieten Lernenden damit die perfekte Grundlage und Kompetenz zur Erlernung von Six Sigma.Kundenrezensionen
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