{"id":2040,"date":"2023-07-23T23:29:33","date_gmt":"2023-07-23T23:29:33","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-excel\/"},"modified":"2023-07-23T23:29:33","modified_gmt":"2023-07-23T23:29:33","slug":"felskurve-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-excel\/","title":{"rendered":"So erstellen sie eine roc-kurve in excel (schritt f\u00fcr schritt)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Die logistische Regression<\/a> ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, k\u00f6nnen wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivit\u00e4t:<\/strong> Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein positives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich positiv ist. Dies wird auch als \u201eTrue-Positive-Rate\u201c bezeichnet.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Spezifit\u00e4t:<\/strong> Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein negatives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich negativ ist. Dies wird auch als \u201eechte Negativrate\u201c bezeichnet.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine M\u00f6glichkeit, diese beiden Messungen zu visualisieren, besteht darin, eine <strong>ROC-Kurve<\/strong> zu erstellen, die f\u00fcr \u201eReceiver Operating Characteristic\u201c-Kurve steht. Dies ist ein Diagramm, das die Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t eines logistischen Regressionsmodells anzeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie eine ROC-Kurve in Excel erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beginnen wir mit der Eingabe einiger Rohdaten:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19089 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc1.png\" alt=\"\" width=\"409\" height=\"398\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Berechnen Sie die kumulierten Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dann verwenden wir die folgende Formel, um die kumulativen Werte f\u00fcr die Kategorien \u201eBestanden\u201c und \u201eNicht bestanden\u201c zu berechnen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Kumulative Erfolgswerte: <strong>=SUM($B$3:B3)<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Kumulative Fehlerwerte: <strong>=SUM($C$3:C3)<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anschlie\u00dfend kopieren wir diese Formeln und f\u00fcgen sie in jede Zelle in Spalte D und Spalte E ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19090 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc2.png\" alt=\"\" width=\"462\" height=\"421\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Berechnen Sie die Falsch-Positiv-Rate und die Richtig-Positiv-Rate<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes berechnen wir die Falsch-Positiv-Rate (FPR), die Richtig-Positiv-Rate (TPR) und die Fl\u00e4che unter der Kurve (AUC) mithilfe der folgenden Formeln:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">FPR: <strong>=1-D3\/$D$14<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">TPR: <strong>=1-E3\/$E$14<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">ASC: <strong>=(F3-F4)*G3<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anschlie\u00dfend kopieren wir diese Formeln und f\u00fcgen sie in jede Zelle der Spalten F, G und H ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19091 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc3.png\" alt=\"\" width=\"566\" height=\"427\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Erstellen Sie die ROC-Kurve<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um die ROC-Kurve zu erstellen, markieren wir jeden Wert im Bereich <strong>F3:G14<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes klicken wir im oberen Men\u00fcband auf die Registerkarte <strong>\u201eEinf\u00fcgen\u201c<\/strong> und dann auf <strong>\u201ePunkt einf\u00fcgen (X, Y)\u201c<\/strong> , um den folgenden Pfad zu erstellen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-19092\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc4.png\" alt=\"ROC-Kurve in Excel\" width=\"624\" height=\"516\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 5: Berechnen Sie die AUC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je n\u00e4her die Kurve an der oberen linken Ecke des Diagramms liegt, desto besser kann das Modell die Daten in Kategorien einteilen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wie wir der obigen Grafik entnehmen k\u00f6nnen, gelingt es diesem logistischen Regressionsmodell sehr gut, die Daten in Kategorien zu klassifizieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um dies zu quantifizieren, k\u00f6nnen wir die AUC (Fl\u00e4che unter der Kurve) berechnen, die uns sagt, wie viel von der Handlung unter der Kurve liegt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je n\u00e4her die AUC bei 1 liegt, desto besser ist das Modell. Ein Modell mit einer AUC von 0,5 ist nicht besser als ein Modell, das zuf\u00e4llige Klassifizierungen durchf\u00fchrt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um die AUC der Kurve zu berechnen, k\u00f6nnen wir einfach alle Werte in Spalte H addieren:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-19093 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc5.png\" alt=\"Berechnen Sie die AUC in Excel\" width=\"580\" height=\"480\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die AUC betr\u00e4gt <strong>0,802662<\/strong> . Dieser Wert ist ziemlich hoch, was darauf hindeutet, dass das Modell die Daten gut in die Kategorien \u201eBestanden\u201c und \u201eNicht bestanden\u201c einteilen kann.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Diagramme in Excel erstellen:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/cdf-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So zeichnen Sie ein CDF in Excel<\/a><br \/> So erstellen Sie eine \u00dcberlebenskurve in Excel<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/excel-prozesskontrollstatistiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie ein statistisches Prozesskontrolldiagramm in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. 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