Bij het controleren van een feature voor een lineair regressiemodel, toont de data een sterk rechtsscheve verdeling. Welke transformatie is het meest geschikt om te helpen voldoen aan de regressieaannames?
Kies een antwoord
Tik op een optie om je antwoord te controleren.
Correct antwoord: Logaritmische transformatie.
Waarom dit het antwoord is
Een logaritmische transformatie is het meest geschikt voor sterk rechtsscheve (positief scheve) verdelingen, omdat deze de spreiding van grotere waarden comprimeert en de verdeling symmetrischer maakt. Dit helpt om te voldoen aan de aannames van lineariteit, normaliteit van residuen en homoscedasticiteit die vaak vereist zijn voor lineaire regressiemodellen. Een exponentiële transformatie zou de scheefheid verder vergroten. Polynomiale transformaties worden gebruikt om niet-lineaire relaties te modelleren, niet primair om scheve verdelingen te corrigeren. Sinusoïdale transformaties zijn geschikt voor cyclische of periodieke data, wat hier niet het geval is.
Slaag voor je examen — zonder eindeloos zoeken naar antwoorden
Krijg elke geverifieerde vraag en uitleg voor dit examen op één plek, en bespaar uren voorbereiding. Meer dan 1.000 certificeringen · Meer dan 20 talen · gratis om te beginnen.
Slaag sneller voor je examen → Geen kaart nodig