Wenn Sie einen Chi-Quadrat-Test durchführen, erhalten Sie eine Teststatistik. Um festzustellen, ob die Chi-Quadrat-Testergebnisse statistisch signifikant sind, können Sie die Teststatistiken mit einem kritischen Chi-Quadrat-Wert vergleichen. Wenn die Teststatistik größer als der kritische Chi-Quadrat-Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant. Der...
Ein Konfidenzintervall für einen Mittelwert ist ein Wertebereich, der wahrscheinlich einen Populationsmittelwert mit einem bestimmten Konfidenzniveau enthält. Es wird wie folgt berechnet: Konfidenzintervall = x +/- t*(s/√n) Gold: x : Stichprobenmittelwert t: t-Wert, der dem Konfidenzniveau entspricht s: Stichprobenstandardabweichung n: Stichprobengröße...
Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, der wahrscheinlich einen Populationsparameter mit einem bestimmten Konfidenzniveau enthält. In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie mithilfe der Seaborn-Visualisierungsbibliothek ein Konfidenzintervall für einen Datensatz in Python zeichnen. Konfidenzintervalle mit lineplot() darstellen Die erste Möglichkeit, ein Konfidenzintervall...
Ein QQ-Plot , kurz für „Quantil-Quantil“, wird häufig verwendet, um zu bewerten, ob ein Datensatz möglicherweise aus einer theoretischen Verteilung stammt oder nicht. In den meisten Fällen wird dieser Diagrammtyp verwendet, um zu bestimmen, ob ein Datensatz einer Normalverteilung folgt oder...
In der Regressionsanalyse bezieht sich Heteroskedastizität auf die ungleichmäßige Streuung von Residuen. Genauer gesagt ist dies der Fall, wenn sich die Verteilung der Residuen über den Messwertbereich systematisch ändert. Heteroskedastizität ist ein Problem, da bei der Regression der gewöhnlichen kleinsten Quadrate...
Multikollinearität in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr erklärende Variablen stark miteinander korrelieren, sodass sie im Regressionsmodell keine eindeutigen oder unabhängigen Informationen liefern. Wenn der Korrelationsgrad zwischen den Variablen hoch genug ist, kann dies zu Problemen bei der Anpassung...
Ein Residuendiagramm ist eine Art Diagramm, das angepasste Werte gegenüber den Residuen eines Regressionsmodells anzeigt. Diese Art von Diagramm wird häufig verwendet, um zu bewerten, ob ein lineares Regressionsmodell für einen bestimmten Datensatz geeignet ist oder nicht, und um Residuen auf...
Eine der Annahmen der linearen Regression ist, dass zwischen den Residuen keine Korrelation besteht. Mit anderen Worten: Es wird angenommen, dass die Residuen unabhängig sind. Eine Möglichkeit, festzustellen, ob diese Annahme erfüllt ist, besteht darin, einen Durbin-Watson-Test durchzuführen, der verwendet wird,...
Ein Anderson-Darling-Test ist ein Anpassungstest, der misst, wie gut Ihre Daten zu einer bestimmten Verteilung passen. Dieser Test wird am häufigsten verwendet, um festzustellen, ob Ihre Daten einer Normalverteilung folgen oder nicht. Diese Art von Test eignet sich zum Testen der...
Ein Binomialtest vergleicht einen Stichprobenanteil mit einem hypothetischen Anteil. Angenommen, wir haben einen 6-seitigen Würfel. Wenn wir es 12 Mal werfen, würden wir erwarten, dass die Zahl „3“ in 1/6 der Fälle erscheint, was 12 * (1/6) = 2 Mal wäre....