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Flashcards

Kroos

Bastian Chaumet Multivariate Statistik Alemão 4,0Avaliação média 4,0 de 5 (1 avaliação) 42 flashcards

Kroos

Flashcards do conjunto (42)

  1. 1Nennen Sie die fünf Arbeitsschritte bei der Aufbereitung von DatenPrüfen der Analytik
    Entfernung überbestimmter Größen
    Entfernung von Parametern mit zu wenigen qualifizierenden Objekten
    Substituierung der Werte kleiner Nachweisgrenze
    Univariate Kenngrößen
    Ausreißertest
  2. 2Aus welchen Gründen wird eine Regressionsanalyse durchgeführt? Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen variablen herstellen
     Sie wird insbesondere verwendet, wenn Zusammenhänge quantitativ zu beschreiben
    oder Werte der abhängigen Variablen zu prognostizieren sind
  3. 3Was ist die einfache Regression (Formel)?Y= b0 + b1 * X
  4. 4Was sind Residuen? Abweichungen von Regression
    ek = Yk-`Yk
    Nicht erklärte abweichungen
  5. 5Was ist eine Multiple Regression (Formel)?Yˆ = b + b ⋅ X + b ⋅ X +...+ b ⋅ X +...+ b ⋅ X
  6. 6Gesamtabweichung= erklärte Abweichung + Residuum
  7. 7Gesamtstreuung= summe aller quadrierten Gesamtabweichungen einer
    Beobachtung,
    Gesamtstreuung= erklärte Streuung + nicht erklärte Streuung
  8. 8BestimmtheitsmaßBestimmtheitsmaß
  9. 9Abbildung mit AbweichungenAbbildung mit Abweichungen
  10. 10Beschreiben Sie das Vorgehen beim F-Test?Berechnung des empirischen F-Wertes
    Vorgabe eines Signifikanzniveaus
    Auffinden des theoretischen F-Wertes
    Vergleich des empirischen mit dem theoretrischen F-Wert
  11. 11Nennen Sie die Formel für den empirischen Wert? Was gibt dieser an?Nennen Sie die Formel für den empirischen Wert? Was gibt dieser an?
  12. 12Was ist eine Distanzmatrix und was gibt diese an?- Ergebnisse der Proximitätsmaße werden in der Distanzmatrix festgehalten.
    - Beschreibt die Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit zwischen Objekten oder Mengen von Objekten.
    - Wird als Zhalenwert festgehalten. Umso ähnlicher jer größer der Wert des
    Ähnlichkeitsmaßes oder je kleiner der Wert des Distanzmaßes
  13. 13Welche Distanzmaße gibt es? Erklären Sie diese kurz!Ähnlichkeit – Unähnlichkeit s.o.
  14. 14Nennen Sie die Formel für die Ähnlichkeits- und Unähnlichkeitsmatrix nach Jaccard!S= a/ a+b+c
  15. 15Was ist das Ziel der Clusteranalyse? Worin besteht der Unterschied zur Faktorenanalyse?Bildung bzw. Identifizierung von Gruppen, die untereinander möglichst ähnlich und zu anderen Gruppen möglichst unterschiedlich sind; in Bezug auf alle untersuchten Variablen gleichzeitig.
    Die Faktorenanalyse ist ein Verfahren der
    multivariaten Statistik. Es dient dazu, aus empirischen Beobachtungen vieler
    verschiedener manifester Variablen auf
    wenige zugrunde liegende latente Variablen zu schließen.
  16. 16Welche Verfahren der Gruppenbildung gibt es?hierarchisch
    partitionierend
    graphentheoretisch
    optimierend
  17. 17Wie können diese weiter unterschieden werden?Wie können diese weiter unterschieden werden?
  18. 18Welche agglomerierenden Clusterverfahren gibt es?Single Linkage
    Complete Linkage
    Ward
    Avergae Linkage
    Centroid
    Median
  19. 19Single Linkage Clusterverfahrennearest neighbour
    Clusterbildung mittels Auswertung der Distanzmatrix
    Fusionierung von Objekten mit geringster Distanz
    nur das Objekt mit geringsten Distanz wird innerhalb des Clusters betrachtet
  20. 20Complete Linkage Clusterverfahrenfurthest neighbour
    Fusionierung von Objekten mit geringster Distanz
    nur das Objekt mit größter Distanz wird innerhalb des Clusters betrachtet
    eher kleine Gruppen
  21. 21Average Linkage ClusterverfahrenMittel zwischen beiden Extrema Single und Complete Linkage
    Proximitäts-/ Distanzmaß ist der mittlere Abstand zwischen allen Paaren der beteiligten Cluster
  22. 22Zentroid ClusterverfahrenZu empfehlen wenn Merkmale mind. intervallskalliert sind
    Für mehrfach besetzte Cluster wird arith. Mittelzentrum berechnet
  23. 23Ward ClusterverfahrenVarianzkriterium wird zur Fusionierung herangezogen
    Fusionierung von Objekten die die Varianz der neuen Gruppe am wenigsten erhöhen
    Bildung eher gleichgroßer Gruppen
  24. 24+- Clusterverfahren+- Clusterverfahren
  25. 25Beschreiben Sie das Vorgehen bei der hierarchischen Clusteranalyse!1. Wahl des Proximitätsmaßes
    2. Wahl des Fusionierungsalgorhytmus
    3. Bestimmung der Anzahl von Clustern anhand des Varianzkriteriums
  26. 26Was ist die Diskriminanzanalyse? Worin unterscheidet diese sich von der Clusteranalyse?Methode der multivariaten Statistik, um über eine
    Raumtransformation eine gute Darstellung von Merkmalen zu
    Erreichen.
    Im Unterschied zur Clusteranalyse ist die Diskriminanzanalyse kein exploratives, sondern ein konfirmatorisches Verfahren.
  27. 27Geben Sie die Allgemeinform der Diskriminanzfunktion an und erklären Sie die Parameter!Geben Sie die Allgemeinform der Diskriminanzfunktion an und erklären Sie die Parameter!
  28. 28Woraus setzt sich das Diskriminanzkriterium zusammen (Formel)?erklärte/ nicht erklärte StreuungWoraus setzt sich das Diskriminanzkriterium zusammen (Formel)?
  29. 29Nennen Sie die Formel des kanonischen Korrelationskoeffizienten!c=Wurzel(Gamma/1+Gamma)
    c=Wurzel(erklärte /Gesamtstreuung
  30. 30Was gibt Wilks' Lambda an und wie steht er in Verbindung mit dem kan. Korrelationkoeff.?Lambda lässt sich in eine probabilistische Variable transformieren, die
    Wahrscheinlichkeitsaussagen über die Unterschiedlichkeit von Gruppen erlaubt.
    Statistische überprüfung der Diskriminanzfunktion    Was gibt Wilks' Lambda an und wie steht er in Verbindung mit dem kan. Korrelationkoeff.?
  31. 31Wilks Lambda und kanonischer Koeffc^2+lambda=1
  32. 32Geben Sie die Formel für die Transformation nach Chi² an!Geben Sie die Formel für die Transformation nach Chi² an!
  33. 33Multivariate lineare RegressionVerfahren zur Prüfung des gemeinsamen linearen Einflusses mehrer unabhängiger Variablen auf eine metrische abhängige Variable
  34. 34Schritte Multivariate lineare Regression1 Formulierung des Modells
    2 Schätzung der Regressionsfunktion
    3 Prüfung der Regressionsfunktion
  35. 35r>=1positive Konstante
  36. 36r=1City Block Metrik L1 Norm
  37. 37r=2euklidische Distanz L2 Norm
  38. 38Euklidische Distanzquadrierte Differenzen werden addiert
    Aus ihrer Summe wird Quadratwurzel gezogen
  39. 39City Block MetrikBei Clusterung von Standorten
    Bildet Diff von jeder Eigenschaft eines Objektpaares und addiert die abs Differenzwerte
  40. 40Ward Verfahrenfür jede beliebige Zusammenfassung von 2 Clustern wird die Gesamtvarianz berechnet und exakt die Zusammenfassung gewählt
  41. 41Dendrogrammje früher sich Cluster vereinen, desto ähnlicher sind sie
    Lange Äste zeigen einen großen Unterschied zwischen Clustern an
  42. 42Vorraussetzung DiskriminanzanalyseMetrisch skalierte Merkmalsvariablen
    Normalverteilung der Daten
    kein Element darf gleichzeitig in mehreren Gruppen sein
    Stichproben mind doppelt so groß wie Anzahl Merkmalsvariablen
    Merkmalsvariablen> Anzahl Gruppen

Informações

Descrição
Multivariate Statistik FlashCards sobre Kroos, criado por Bastian Chaumet em 25-03-2017.
Criado por
Bastian Chaumet
Visualizações
8
Avaliação
Avaliação média 4,0 de 5 (1 avaliação)

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