Sie können eine Kombination aus der Funktion RANK.EQ() und der Funktion COUNTIFS() in Excel verwenden, um Elemente nach mehreren Kriterien zu ordnen. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktionen verwenden, um die Elemente in einer Liste nach mehreren Kriterien in...
In der Statistik verwenden wir häufig p-Werte , um festzustellen, ob zwischen dem Mittelwert zweier Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied besteht. Während uns ein p-Wert jedoch sagen kann, ob zwischen zwei Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied besteht oder nicht, kann uns...
Sie können eine von zwei Methoden verwenden, um doppelte Zeilen aus einem Datenrahmen in R zu entfernen: Methode 1: Verwenden Sie Base R #remove duplicate rows across entire data frame df[ ! duplicated(df), ] #remove duplicate rows across specific columns of...
Der Log-Likelihood-Wert eines Regressionsmodells ist eine Möglichkeit, die Anpassungsgüte eines Modells zu messen. Je höher der Log-Likelihood-Wert, desto besser passt das Modell zu einem Datensatz. Der Wert der Log-Likelihood für ein bestimmtes Modell kann von negativ unendlich bis positiv unendlich reichen....
Das Bayes’sche Informationskriterium , oft als BIC abgekürzt, ist ein Maß zum Vergleich der Anpassungsgüte verschiedener Regressionsmodelle. In der Praxis passen wir mehrere Regressionsmodelle an denselben Datensatz an und wählen das Modell mit dem niedrigsten BIC-Wert als das Modell aus, das...
Das Bayes’sche Informationskriterium , oft als BIC abgekürzt, ist ein Maß zum Vergleich der Anpassungsgüte verschiedener Regressionsmodelle. In der Praxis passen wir mehrere Regressionsmodelle an denselben Datensatz an und wählen das Modell mit dem niedrigsten BIC-Wert als das Modell aus, das...
Eine Fehlermeldung, die in R auftreten kann, ist: Coefficients: (1 not defined because of singularities) Diese Fehlermeldung tritt auf, wenn Sie ein Modell mit der glm()- Funktion in R anpassen und zwei oder mehr Ihrer Prädiktorvariablen eine exakte lineare Beziehung zueinander...
Wann immer Sie ein allgemeines lineares Modell (wie logistische Regression, Poisson-Regression usw.) anpassen, erzeugen die meisten Statistikprogramme Werte für die Nullabweichung und die Restabweichung des Modells. Die Nullabweichung sagt uns, wie gut die Antwortvariable von einem Modell mit nur einem Originalterm...
In der Statistik werden Zufallsvariablen als iid – unabhängig und identisch verteilt – bezeichnet, wenn die folgenden zwei Bedingungen erfüllt sind: (1) Unabhängig – Der Ausgang eines Ereignisses hat keinen Einfluss auf den Ausgang eines anderen. (2) Identisch verteilt – Die...
Die logistische Regression ist eine Art Regression, die wir verwenden können, wenn die Antwortvariable binär ist. Eine gängige Methode zur Beurteilung der Qualität eines logistischen Regressionsmodells besteht darin, eine Verwirrungsmatrix zu erstellen, bei der es sich um eine 2 × 2-Tabelle...