Ein Variationskoeffizient , oft abgekürzt CV , ist eine Möglichkeit, die Streuung von Werten in einem Datensatz relativ zum Mittelwert zu messen. Es wird wie folgt berechnet: CV = σ / μ Gold: σ: die Standardabweichung des Datensatzes μ: der Durchschnitt...
In der Statistik gibt es drei häufig verwendete T-Tests: T-Test bei einer Stichprobe : Wird verwendet, um den Mittelwert der Grundgesamtheit mit einem bestimmten Wert zu vergleichen. Unabhängiger T-Test bei zwei Stichproben : Wird zum Vergleich zweier Populationsmittelwerte verwendet. T-Test für...
Schiefe ist eine Möglichkeit, die Symmetrie einer Verteilung zu beschreiben. Eine Verteilung ist positiv schief , wenn sie auf der rechten Seite der Verteilung einen „Schwanz“ hat: Hinweis: Manchmal werden positiv schiefe Verteilungen auch als „rechtshändige“ Verteilungen bezeichnet. In diesem Artikel...
Schiefe ist eine Möglichkeit, die Symmetrie einer Verteilung zu beschreiben. Eine Verteilung ist negativ schief , wenn sie auf der linken Seite der Verteilung einen „Schwanz“ hat: Hinweis: Manchmal werden negativ schiefe Verteilungen auch als „linksschiefe“ Verteilungen bezeichnet. In diesem Artikel...
Mallows Cp ist eine Metrik, die zur Auswahl des besten Regressionsmodells aus mehreren verschiedenen Modellen verwendet wird. Es wird wie folgt berechnet: Cp = RSS p /S 2 – N + 2(P+1) Gold: RSS p : Die verbleibende Quadratsumme für ein...
In der Regressionsanalyse ist Mallows Cp eine Metrik, die zur Auswahl des besten Regressionsmodells aus mehreren potenziellen Modellen verwendet wird. Wir können das „beste“ Regressionsmodell identifizieren, indem wir das Modell mit dem niedrigsten Cp-Wert nahe p +1 identifizieren, wobei p die...
Das Akaike Information Criterion (AIC) ist eine Metrik, die zum Vergleich der Passung mehrerer Regressionsmodelle verwendet wird. Es wird wie folgt berechnet: AIC = 2K – 2 ln (L) Gold: K: Die Anzahl der Modellparameter. Der Standardwert von K ist 2,...
Das Akaike Information Criterion (AIC) ist eine Metrik, die zum Vergleich der Passung verschiedener Regressionsmodelle verwendet wird. Es wird wie folgt berechnet: AIC = 2K – 2 ln (L) Gold: K: Die Anzahl der Modellparameter. Der Standardwert von K ist 2,...
Das Akaike Information Criterion (AIC) ist eine Metrik, die zum Vergleich der Passung verschiedener Regressionsmodelle verwendet wird. Es wird wie folgt berechnet: AIC = 2K – 2 ln (L) Gold: K: Die Anzahl der Modellparameter. ln (L) : Die Log-Likelihood des...
Das Akaike Information Criterion (AIC) ist eine Metrik, die zum Vergleich der Passung verschiedener Regressionsmodelle verwendet wird. Es wird wie folgt berechnet: AIC = 2K – 2 ln (L) Gold: K: Die Anzahl der Modellparameter. ln (L) : Die Log-Likelihood des...