{"id":1469,"date":"2023-07-26T06:37:52","date_gmt":"2023-07-26T06:37:52","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/"},"modified":"2023-07-26T06:37:52","modified_gmt":"2023-07-26T06:37:52","slug":"sst-ssr-sse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/","title":{"rendered":"Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: sst, ssr, sse"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Lineaire regressie<\/a> wordt gebruikt om een lijn te vinden die het beste \u2018past\u2019 bij een reeks gegevens.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We gebruiken vaak drie verschillende <strong>kwadratensommen<\/strong> om te meten hoe goed de regressielijn daadwerkelijk bij de gegevens past:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Som van totale kwadraten (SST) \u2013<\/strong> De som van de kwadraten van de verschillen tussen individuele gegevenspunten (y <sub>i<\/sub> ) en het gemiddelde van de responsvariabele ( <span style=\"border-top: 1px solid black;\">y<\/span> ).<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">SST = \u03a3(y <sub>i<\/sub> \u2013 <span style=\"border-top: 1px solid black;\">y<\/span> ) <sup>2<\/sup><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Som van kwadratenregressie (SSR)<\/strong> \u2013 De som van de kwadraten van de verschillen tussen de voorspelde gegevenspunten (\u0177 <sub>i<\/sub> ) en het gemiddelde van de responsvariabele ( <span style=\"border-top: 1px solid black;\">y<\/span> ).<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">SSR = \u03a3(\u0177 <sub>i<\/sub> \u2013 <span style=\"border-top: 1px solid black;\">y<\/span> ) <sup>2<\/sup><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Som van kwadratenfout (SSE)<\/strong> \u2013 De som van de kwadraten van de verschillen tussen de voorspelde datapunten (\u0177 <sub>i<\/sub> ) en de waargenomen datapunten (y <sub>i<\/sub> ).<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">SSE = \u03a3(\u0177 <sub>ik<\/sub> \u2013 y <sub>ik<\/sub> ) <sup>2<\/sup><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tussen deze drie maatregelen bestaat de volgende relatie:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>SST = SSR + SSE<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dus als we twee van deze metingen kennen, kunnen we eenvoudige algebra gebruiken om de derde te berekenen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>SSR, SST en R-vierkant<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/goede-r-kwadraatwaarde\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R-kwadraat<\/a> , ook wel de determinatieco\u00ebffici\u00ebnt genoemd, is een maatstaf voor hoe goed een lineair regressiemodel bij een dataset past. Het vertegenwoordigt het deel van de variantie in de<a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/variabelen-verklarende-reacties\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">responsvariabele<\/a> dat kan worden verklaard door de voorspellende variabele.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De R-kwadraatwaarde kan vari\u00ebren van 0 tot 1. Een waarde van 0 geeft aan dat de responsvariabele helemaal niet kan worden verklaard door de voorspellende variabele. Een waarde van 1 geeft aan dat de responsvariabele perfect en zonder fouten kan worden verklaard door de voorspellende variabele.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Met behulp van SSR en SST kunnen we de R-kwadraat als volgt berekenen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R kwadraat = SSR \/ SST<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als de SSR voor een bepaald regressiemodel bijvoorbeeld 137,5 is en de SST 156, berekenen we de R-kwadraat als volgt:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">R kwadraat = 137,5 \/ 156 = 0,8814<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dit vertelt ons dat 88,14% van de variatie in de responsvariabele kan worden verklaard door de voorspellende variabele.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Bereken SST, SSR, SSE:<\/strong><\/span> <span style=\"color: #000000;\"><strong>stap voor stap voorbeeld<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat we de volgende dataset hebben die het aantal uren toont dat zes verschillende studenten hebben gestudeerd, samen met hun eindexamenscores:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14549 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre1.png\" alt=\"\" width=\"211\" height=\"186\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Met behulp van wat statistische software (zoals <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/eenvoudige-lineaire-regressie-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/eenvoudige-lineaire-regressie-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Excel<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/eenvoudige-lineaire-regressie-in-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python<\/a> ) of zelfs met de hand kunnen we zien dat de best passende lijn is:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Score = 66.615 + 5.0769*(uren)<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14550 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre2.png\" alt=\"\" width=\"541\" height=\"405\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zodra we de lijn van de best passende vergelijking kennen, kunnen we de volgende stappen gebruiken om SST, SSR en SSE te berekenen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 1: Bereken het gemiddelde van de responsvariabele.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het gemiddelde van de responsvariabele ( <span style=\"border-top: 1px solid black;\">y<\/span> ) blijkt <strong>81<\/strong> te zijn.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14551 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre3.png\" alt=\"\" width=\"284\" height=\"185\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 2: Bereken de voorspelde waarde voor elke waarneming.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vervolgens kunnen we de lijn van de best passende vergelijking gebruiken om de voorspelde examenscore () voor elke student te berekenen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het voorspelde examencijfer voor de student die \u00e9\u00e9n uur heeft gestudeerd is bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Score = 66,615 + 5,0769*(1) = <strong>71,69<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen dezelfde aanpak gebruiken om de voorspelde score voor elke leerling te vinden:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14552 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre4.png\" alt=\"\" width=\"359\" height=\"185\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 3: Bereken de totale som van de kwadraten (SST).<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dan kunnen we de som van de kwadraten in totaal berekenen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De totale som van de kwadraten voor de eerste leerling is bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">(y <sub>ik<\/sub> \u2013 <span style=\"border-top: 1px solid black;\">y<\/span> ) <sup>2<\/sup> = (68 \u2013 81) <sup>2<\/sup> = <strong>169<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen dezelfde aanpak gebruiken om de totale som van de kwadraten voor elke leerling te vinden:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14553 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre5.png\" alt=\"\" width=\"449\" height=\"243\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De totale som van de kwadraten blijkt <strong>316<\/strong> te zijn.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 4: Bereken de som van de kwadratenregressie (SSR).<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vervolgens kunnen we de som van de kwadratenregressie berekenen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De som van de kwadratenregressie voor de eerste leerling is bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">( <sub>\u0177i<\/sub> \u2013 <span style=\"border-top: 1px solid black;\">y<\/span> ) <sup>2<\/sup> = (71,69 \u2013 81) <sup>2<\/sup> = <b>86,64<\/b> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen dezelfde aanpak gebruiken om de regressie van de som van de kwadraten voor elke leerling te vinden:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14554 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre6.png\" alt=\"\" width=\"518\" height=\"239\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De som van de kwadratenregressie blijkt <strong>279,23<\/strong> te zijn.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 5: Bereken de som van de kwadratenfout (SSE).<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dan kunnen we de fout van de som van de kwadraten berekenen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De som van de kwadratenfout voor de eerste leerling is bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">(\u0177 <sub>ik<\/sub> \u2013 y <sub>ik<\/sub> ) <sup>2<\/sup> = (71,69 \u2013 68) <sup>2<\/sup> = <b>13,63<\/b> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen dezelfde aanpak gebruiken om de som van de kwadratenfout voor elke leerling te vinden:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14555 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre7.png\" alt=\"Voorbeeld van het berekenen van SST, SSR en SSE voor lineaire regressie\" width=\"606\" height=\"235\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen verifi\u00ebren dat SST = SSR + SSE<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">SST = SSR + SSE<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">316 = 279,23 + 36,77<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen ook het R-kwadraat van het regressiemodel berekenen met behulp van de volgende vergelijking:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">R kwadraat = SSR \/ SST<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">R kwadraat = 279,23 \/ 316<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">R kwadraat = 0,8836<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dit leert ons dat <strong>88,36%<\/strong> van de variatie in examenscores kan worden verklaard door het aantal gestudeerde uren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">U kunt de volgende rekenmachines gebruiken om SST, SSR en SSE automatisch te berekenen voor elke eenvoudige lineaire regressielijn:<\/span><\/p>\n<p> SST-calculator<br \/> RSS-calculator<br \/> ESS-calculator<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lineaire regressie wordt gebruikt om een lijn te vinden die het beste \u2018past\u2019 bij een reeks gegevens. We gebruiken vaak drie verschillende kwadratensommen om te meten hoe goed de regressielijn daadwerkelijk bij de gegevens past: 1. Som van totale kwadraten (SST) \u2013 De som van de kwadraten van de verschillen tussen individuele gegevenspunten (y i [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1469","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: SST, SSR, SSE - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Deze tutorial biedt een vriendelijke uitleg van de som van de kwadraten in lineaire regressie, inclusief SST, SSR en SSE.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: SST, SSR, SSE - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Deze tutorial biedt een vriendelijke uitleg van de som van de kwadraten in lineaire regressie, inclusief SST, SSR en SSE.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-26T06:37:52+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/\",\"name\":\"Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: SST, SSR, SSE - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-26T06:37:52+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-26T06:37:52+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\"},\"description\":\"Deze tutorial biedt een vriendelijke uitleg van de som van de kwadraten in lineaire regressie, inclusief SST, SSR en SSE.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Thuis\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: sst, ssr, sse\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Uw gids voor statistische competentie\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\",\"name\":\"Dr.benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr.benjamin anderson\"},\"description\":\"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/nl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: SST, SSR, SSE - Statorials","description":"Deze tutorial biedt een vriendelijke uitleg van de som van de kwadraten in lineaire regressie, inclusief SST, SSR en SSE.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: SST, SSR, SSE - Statorials","og_description":"Deze tutorial biedt een vriendelijke uitleg van de som van de kwadraten in lineaire regressie, inclusief SST, SSR en SSE.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-26T06:37:52+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/sommecarre1.png"}],"author":"Dr.benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Dr.benjamin anderson","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"3\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/","name":"Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: SST, SSR, SSE - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website"},"datePublished":"2023-07-26T06:37:52+00:00","dateModified":"2023-07-26T06:37:52+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219"},"description":"Deze tutorial biedt een vriendelijke uitleg van de som van de kwadraten in lineaire regressie, inclusief SST, SSR en SSE.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/sst-ssr-sse\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Thuis","item":"https:\/\/statorials.org\/nl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Een vriendelijke gids voor de som van de kwadraten: sst, ssr, sse"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/","name":"Statorials","description":"Uw gids voor statistische competentie","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219","name":"Dr.benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr.benjamin anderson"},"description":"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/nl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1469","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1469"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1469\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1469"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1469"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1469"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}