Das Akaike-Informationskriterium (AIC) ist eine Metrik, die verwendet wird, um die Anpassung verschiedener Regressionsmodelle zu vergleichen.

Es wird berechnet als:

AIC = 2K – 2ln (L)

wo:

• K: Die Anzahl der Modellparameter …

Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable binär ist.

Um zu beurteilen, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz …

Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen ist eine gängige Metrik, die wir verwenden, um die Qualität des Modells zu bewerten, der F1-Score.

Diese Metrik wird wie folgt berechnet …

In der Statistik enthalten die Datensätze, mit denen wir arbeiten, häufig kategoriale Variablen.

Dies sind Variablen, die Namen oder Bezeichnungen annehmen. Beispiele beinhalten:

• Familienstand („verheiratet“, „ledig“, „geschieden“)
• Raucherstatus („Raucher“, „Nichtraucher …

Ein Likelihood-Quotienten-Test vergleicht die Anpassungsgüte zweier verschachtelter Regressionsmodelle .

Ein verschachteltes Modell ist einfach eines, das eine Teilmenge der Prädiktorvariablen im gesamten Regressionsmodell enthält.

Angenommen, wir haben das folgende Regressionsmodell mit …

Die One-Hot-Kodierung wird verwendet, um kategoriale Variablen in ein Format zu konvertieren, das von maschinellen Lernalgorithmen problemlos verwendet werden kann.

Die Grundidee der One-Hot-Kodierung besteht darin, neue Variablen zu erstellen …

Ausgewogene Genauigkeit (engl. balanced accuracy) ist eine Metrik, die wir verwenden können, um die Leistung eines Klassifizierungsmodells zu bewerten.

Es wird berechnet als:

Ausgewogene Genauigkeit = (Sensitivität + Spezifität) / 2

wo:

• Sensitivität …

Die exponentielle Regression ist eine Art der Regression, die verwendet werden kann, um die folgenden Situationen zu modellieren:

1. Exponentielles Wachstum: Das Wachstum beginnt langsam und beschleunigt sich dann ohne …

Die logarithmische Regression ist eine Art der Regression, die verwendet wird, um Situationen zu modellieren, in denen Wachstum oder Verfall sich zunächst schnell beschleunigen und dann im Laufe der Zeit …

Das Bayes'sche Informationskriterium, oft abgekürzt BIC (engl. Bayes information criterium), ist eine Metrik, die verwendet wird, um die Anpassungsgüte verschiedener Regressionsmodelle zu vergleichen.

In der Praxis passen wir mehrere Regressionsmodelle …

Der Matthews-Korrelationskoeffizient (MCC, engl. Matthews correlation coefficient) ist eine Metrik, die wir verwenden können, um die Leistung eines Klassifizierungsmodells zu bewerten.

Es wird berechnet als:

MCC = (TP*TN – FP*FN …

Die logistische Regression ist eine Art von Regression, die wir verwenden können, wenn die Antwortvariable binär ist.

Eine gängige Methode zur Bewertung der Qualität eines logistischen Regressionsmodells besteht darin, eine …

Die Regressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren.

Die häufigste Art der Regressionsanalyse ist die einfache lineare Regression, die verwendet wird …

In der Statistik ist die Regressionsanalyse eine Technik, die verwendet werden kann, um die Beziehung zwischen Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu analysieren. Wenn Sie Software (wie R, Stata, SPSS usw …

Ein Residuum ist die Differenz zwischen einem beobachteten Wert und einem vorhergesagten Wert in der Regressionsanalyse.

Es wird berechnet als:

Residuum = Beobachteter Wert – Vorhergesagter Wert

Denken Sie daran, dass das …

Eine der wichtigsten Annahmen der linearen Regression besteht darin, dass die Residuen auf jeder Ebene der Prädiktorvariablen mit gleicher Varianz verteilt werden. Diese Annahme wird als Homoskedastizität bezeichnet.

Wenn diese …

Ein partieller F-Test wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen einem Regressionsmodell und einer verschachtelten Version desselben Modells besteht.

Ein verschachteltes Modell ist einfach eines, das …

Wir verwenden oft drei verschiedene Quadratsummenwerte, um zu messen, wie gut eine Regressionslinie tatsächlich zu einem Datensatz passt:

1. Totale Quadratsumme (SST) – Die Summe der quadrierten Differenzen zwischen einzelnen Datenpunkten …

Eine Dummy-Variable ist ein Variablentyp, den wir in der Regressionsanalyse erstellen, damit wir eine kategoriale Variable als numerische Variable darstellen können, die einen von zwei Werten annimmt: null oder eins …

Ein Residuum ist die Differenz zwischen einem beobachteten Wert und einem vorhergesagten Wert in einem Regressionsmodell.

Es wird berechnet als:

Residuum = Beobachteter Wert – Vorhergesagter Wert

Eine Möglichkeit zu verstehen, wie …

Eine einfache lineare Regressionslinie stellt die Linie dar, die am besten zu einem Datensatz passt.

Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel dafür, wie Sie einem Streudiagramm in Excel schnell eine …

R-Quadrat, oft geschrieben als R², ist der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen, der durch die Prädiktorvariablen in einem linearen Regressionsmodell erklärt werden kann.

Der Wert für R-Quadrat kann …

R-Quadrat, oft als r² geschrieben, ist ein Maß dafür, wie gut ein lineares Regressionsmodell zu einem Datensatz passt.

Technisch gesehen ist es der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen …

Multikollinearität in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr erklärende Variablen stark miteinander korreliert sind, sodass sie keine eindeutigen oder unabhängigen Informationen im Regressionsmodell liefern. Wenn der Korrelationsgrad zwischen …

Immer wenn wir ein lineares Regressionsmodell anpassen, nimmt das Modell die folgende Form an:

Y = β ₀ + β ₁ X + … + β _i X +ϵ

wobei ϵ ein von X unabhängiger …

Ein Residuum ist die Differenz zwischen einem beobachteten Wert und einem vorhergesagten Wert in einem Regressionsmodell.

Es wird berechnet als:

Residuum = Beobachteter Wert – Vorhergesagter Wert

Wenn wir die beobachteten Werte …

Die Methode der kleinsten Quadrate ist eine Methode, mit der wir die Regressionslinie finden können, die am besten zu einem bestimmten Datensatz passt.

Um die Methode der kleinsten Quadrate zu …

Die multiple lineare Regression ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken in der gesamten Statistik.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie jeden Wert in der Ausgabe eines multiplen linearen …

Die Regressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren.

Die häufigste Art der Regressionsanalyse ist die einfache lineare Regression, die verwendet …

Die Potenzregression ist eine Art nichtlinearer Regression, die die folgende Form annimmt:

y = ax ^b

wo:

• y: Die Antwortvariable
• x: Die Prädiktorvariable
• a, b: Die Regressionskoeffizienten, die die Beziehung zwischen …

Die exponentielle Regression ist eine Art von Regressionsmodell, mit dem die folgenden Situationen modelliert werden können:

1. Exponentielles Wachstum: Das Wachstum beginnt langsam und beschleunigt sich dann ohne Grenzen schnell …

Die logarithmische Regression ist eine Art von Regression, die verwendet wird, um Situationen zu modellieren, in denen Wachstum oder Verfall zuerst schnell beschleunigt und dann im Laufe der Zeit verlangsamt …

Die kubische Regression ist eine Regressionstechnik, die wir verwenden können, wenn die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen nicht linear ist.

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie ein kubisches Regressionsmodell …

Die nichtlineare Regression ist eine Regressionstechnik, die verwendet wird, wenn die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen keinem linearen Muster folgt.

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie eine nichtlineare …

Die lineare Regression ist eine Methode, mit der die Beziehung zwischen einer oder mehreren erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen quantifiziert werden kann.

Wir verwenden die einfache lineare Regression, wenn es …

R-Quadrat, oft R ² geschrieben, ist der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen, der durch die Prädiktorvariablen in einem linearen Regressionsmodell erklärt werden kann.

Der Wert für das R-Quadrat kann …

Ein Q-Q-Plot, kurz für „Quantil-Quantil“ -Diagramm, wird häufig verwendet, um zu bewerten, ob ein Datensatz möglicherweise aus einer theoretischen Verteilung stammt oder nicht. In den meisten Fällen wird diese Art …

Ein Residuum ist die Differenz zwischen einem beobachteten Wert und einem vorhergesagten Wert in einem Regressionsmodell.

Es wird berechnet als:

Residuum = beobachteter Wert - vorhergesagter Wert

Eine Möglichkeit zu verstehen, wie …

Ein Residuum ist die Differenz zwischen einem beobachteten Wert und einem vorhergesagten Wert in einem Regressionsmodell.

Es wird berechnet als:

Residuum = beobachteter Wert - vorhergesagter Wert

Wenn wir die beobachteten Werte …

Ein studentisiertes Residuum ist einfach ein Residuum geteilt durch seine geschätzte Standardabweichung.

In der Praxis sagen wir normalerweise, dass jede Beobachtung in einem Datensatz, deren studentisierter Residuum größer als ein …

Ein Residuendiagramm ist ein Diagrammtyp, bei dem die angepassten Werte gegen die Residuenwerte für ein Regressionsmodell angezeigt werden. Diese Art von Diagramm wird häufig verwendet, um zu bewerten, ob ein …

In der Regressionsanalyse bezieht sich Heteroskedastizität auf die ungleiche Streuung von Residuen. Insbesondere bezieht es sich auf den Fall, dass sich die Verteilung der Residuen über den Bereich der Messwerte …

Die lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

Wenn wir eine lineare Regression durchführen, sind wir normalerweise …

Der Cook-Abstand wird verwendet, um einflussreiche Beobachtungen in einem Regressionsmodell zu identifizieren.

Die Formel für den Cook-Abstand lautet:

D _i = (r _i ² / p * MSE) * (h _ii / (1-h _ii ) ^{2 …}

Die Regressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren.

Die häufigste Art der Regressionsanalyse ist die einfache lineare Regression, die verwendet …

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 …

Eine der Annahmen der linearen Regression ist, dass es keine Korrelation zwischen den Residuen gibt. Mit anderen Worten wird angenommen, dass die Residuen unabhängig sind.

Eine Möglichkeit, um festzustellen, ob …

Multikollinearität in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr erklärende Variablen stark miteinander korreliert sind, sodass sie keine eindeutigen oder unabhängigen Informationen im Regressionsmodell liefern. Wenn der Korrelationsgrad zwischen …

Die lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie in Python …

Die quadratische Regression ist eine Art von Regression, mit der wir die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen quantifizieren können, wenn die wahren Beziehungen quadratisch sind, was in einem …

In einem Hypothesentest gibt es immer eine Fehlerrate vom Typ I, die die Wahrscheinlichkeit angibt, eine tatsächlich zutreffende Nullhypothese abzulehnen. Mit anderen Worten, es ist die Wahrscheinlichkeit, ein "falsches Positiv …

Wenn wir eine einfache lineare Regression in R durchführen, ist es einfach, die angepasste Regressionslinie zu visualisieren, da wir nur mit einer einzelnen Prädiktorvariablen und einer einzelnen Antwortvariablen arbeiten.

Der …

Immer wenn wir ein lineares Regressionsmodell in R anpassen, nimmt das Modell die folgende Form an:

Y = β ₀ + β ₁ X +… + β _i X + ϵ

Dabei ist ϵ ein …

Der Goldfeld-Quandt-Test wird verwendet, um festzustellen, ob in einem Regressionsmodell Heteroskedastizität vorliegt.

Heteroskedastizität bezieht sich auf die ungleiche Streuung von Residuen auf verschiedenen Ebenen einer Antwortvariablen in einem Regressionsmodell.

Wenn …

Eine der Hauptannahmen bei der linearen Regression ist, dass es keine Korrelation zwischen den Residuen gibt, z. B. sind die Residuen unabhängig.

Eine Möglichkeit, um festzustellen, ob diese Annahme erfüllt …

Eine der Hauptannahmen der linearen Regression ist, dass die Residuen normal verteilt sind.

Eine Möglichkeit, diese Annahme visuell zu überprüfen, besteht darin, ein Histogramm der Residuen zu erstellen und zu …

Der Bestimmungskoeffizient (üblicherweise mit R ^{2 bezeichnet} ) ist der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen, der durch die erklärenden Variablen in einem Regressionsmodell erklärt werden kann.

Dieses Tutorial bietet ein …

Eine Box-Cox-Transformation ist eine häufig verwendete Methode zum Transformieren eines nicht normalverteilten Datensatzes in einen normalverteilten.

Die Grundidee hinter dieser Methode besteht darin, einen Wert für λ zu finden, so …

In der Statistik möchten wir oft wissen, wie einflussreich verschiedene Beobachtungen in Regressionsmodellen sind.

Eine Möglichkeit, den Einfluss von Beobachtungen zu berechnen, besteht in der Verwendung einer als DFBETAS bezeichneten …

In der Statistik möchten wir oft wissen, wie einflussreich verschiedene Beobachtungen in Regressionsmodellen sind.

Eine Möglichkeit, den Einfluss von Beobachtungen zu berechnen, besteht in der Verwendung einer Metrik namens DFFITS …

Um ein lineares Regressionsmodell in R anzupassen, können wir den Befehl lm() verwenden.

Um die Ausgabe des Regressionsmodells anzuzeigen, können Sie den Befehl summary() verwenden.

In diesem Tutorial wird erklärt …

Residuenplot werden häufig verwendet, um zu bewerten, ob die Residuen in einer Regressionsanalyse normal verteilt sind oder nicht und ob sie eine Heteroskedastizität aufweisen oder nicht.

In diesem Tutorial wird …

Der White-Test wird verwendet, um festzustellen, ob in einem Regressionsmodell Heteroskedastizität vorliegt.

Heteroskedastizität bezieht sich auf die ungleiche Streuung von Residuen auf verschiedenen Ebenen einer Antwortvariablen in einem Regressionsmodell, was …

Dieser Rechner erzeugt eine quadratische Regressionsgleichung basierend auf Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable.

Geben Sie einfach eine Liste mit Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable in die …

Dieser Rechner ermittelt die Regressionsquadratsumme einer Regressionsgleichung basierend auf Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable.

Geben Sie einfach eine Liste mit Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable in …

Ein Residuum ist die Differenz zwischen einem beobachteten Wert und einem vorhergesagten Wert in einem Regressionsmodell. Es wird berechnet als:

Residuum = beobachteter Wert - vorhergesagter Wert

Dieser Rechner findet die Residuen …

Dieser Rechner ermittelt die Residuenquadratsumme einer Regressionsgleichung basierend auf Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable.

Geben Sie einfach eine Liste mit Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable in …

Ein standardisiertes Residuum ist ein Residuum, das durch seine Standardabweichung geteilt wurde. Es wird berechnet als:

r _i = e _i / RSE√ 1-h _ii

wo:

• e _i: Das i-te Residuum
• RSE …

Dieser Rechner ermittelt die totale Quadratsumme einer Regressionsgleichung basierend auf Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable.

Geben Sie einfach eine Liste mit Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable …

Dieser Rechner erstellt ein Vorhersageintervall für einen bestimmten Wert in einer Regressionsanalyse.

Geben Sie einfach eine Liste mit Werten für eine Prädiktorvariable, eine Antwortvariable, einen einzelnen Wert zum Erstellen eines …

Dieser Rechner erzeugt eine lineare Regressionsgleichung basierend auf Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable.

Geben Sie einfach eine Liste mit Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable in die …

Wenn wir die Beziehung zwischen einer einzelnen Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen verstehen wollen, verwenden wir häufig eine einfache lineare Regression.

Wenn wir jedoch die Beziehung zwischen mehreren Prädiktorvariablen und einer …

Die einfache lineare Regression ist eine statistische Methode, mit der Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen, x und y, verstehen können.

Eine Variable, x, ist als Prädiktorvariable bekannt.

Die andere …

Ein Breusch-Pagan-Test wird verwendet, um festzustellen, ob in einer Regressionsanalyse Heteroskedastizität vorliegt.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie ein Breusch-Pagan-Test in R durchgeführt wird.

Beispiel: Breusch-Pagan-Test in R

In diesem …

Die einfache lineare Regression ist eine statistische Methode, mit der Sie die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen quantifizieren können.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie eine einfache …

Die einfache lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie eine einfache lineare …

Die multiple lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen zwei oder mehr erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie …

Die logistische Regression ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable binär ist.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie eine logistische Regression in SPSS durchführen …

Hierarchische Regression ist eine Technik, mit der wir verschiedene lineare Modelle vergleichen können.

Die Grundidee ist, dass wir zuerst ein lineares Regressionsmodell mit nur einer erklärenden Variablen anpassen. Dann passen …

Wenn zwei Variablen eine lineare Beziehung haben, können wir häufig eine einfache lineare Regression verwenden, um ihre Beziehung zu quantifizieren.

Wenn jedoch zwei Variablen eine quadratische Beziehung haben, können wir …

Die logistische Regression ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable binär ist.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie eine logistische Regression in Excel durchführen …

Die multiple lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen zwei oder mehr erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie …

Die einfache lineare Regression ist eine statistische Methode, mit der Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen, x und y, verstehen können. Eine Variable x, ist als Prädiktorvariable bekannt. Die andere …

Ein Residuendiagramm ist ein Diagrammtyp, bei dem die angepassten Werte gegen die Residuenwerte für ein Regressionsmodell angezeigt werden. Diese Art von Diagramm wird häufig verwendet, um zu bewerten, ob ein …

Ein Q-Q-Plot, kurz für „Quantil-Quantil“-Diagramm, wird häufig verwendet, um zu bewerten, ob ein Datensatz möglicherweise aus einer theoretischen Verteilung stammt oder nicht. In den meisten Fällen wird diese Art …

Ein Breusch-Pagan-Test wird verwendet, um festzustellen, ob in einer Regressionsanalyse Heteroskedastizität vorliegt.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie ein Breusch-Pagan-Test in Excel durchgeführt wird.

Beispiel: Breusch-Pagan-Test in Excel

In diesem …

Beim globalen F-Tests (auch Overall-F-Test oder F-Test auf Gesamtsignifikanz eines Modells) wird geprüft, ob mindestens eine erklärende Variable einen Erklärungsgehalt für das Modell liefert und das Modell somit als …

In der Statistik ist die Regressionsanalyse eine Technik, mit der die Beziehung zwischen Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen analysiert werden kann. Wenn Sie eine Regressionsanalyse mit Software (wie R, Stata, SPSS …

In der Statistik ist die Regression eine Technik, mit der die Beziehung zwischen Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen analysiert werden kann.

Wenn Sie eine Regressionsanalyse mit Software (wie R, SAS, SPSS …

Wenn wir ein Regressionsmodell an einen Datensatz anpassen, interessiert uns häufig, wie gut das Regressionsmodell zum Datensatz passt. Zwei Metriken, die üblicherweise zur Messung der Anpassungsgüte verwendet werden, umfassen das …

Die einfache lineare Regression ist eine Methode, mit der Sie die Beziehung zwischen einer erklärenden Variablen x und einer Antwortvariablen y verstehen können.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie eine …

Die lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer oder mehreren erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

Wenn wir eine lineare Regression durchführen, sind wir …

In diesem Handbuch wird ein Beispiel für die Durchführung einer multiplen linearen Regression in R beschrieben, einschließlich:

• Untersuchen der Daten vor dem Anpassen des Modells
• Modell montieren
• Überprüfung der Annahmen …

Die Regression ist eine statistische Methode, mit der wir die Beziehung zwischen Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

Die schrittweise Regression ist ein Verfahren, mit dem wir ein Regressionsmodell aus …

Wenn zwei Variablen eine lineare Beziehung haben, können Sie häufig eine einfache lineare Regression verwenden, um ihre Beziehung zu quantifizieren.

Eine einfache lineare Regression funktioniert jedoch nicht gut, wenn zwei …

In der Statistik ist die einfache lineare Regression eine Technik, mit der wir die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen x und einer Antwortvariablen y quantifizieren können.

Wenn wir eine einfache lineare …

In der Statistik sind wir oft daran interessiert zu verstehen, wie zwei Variablen miteinander zusammenhängen. Zum Beispiel möchten wir vielleicht wissen:

• Welche Beziehung besteht zwischen der Anzahl der Stunden, die …

Ein lineares Regressionsmodell kann für zwei Dinge nützlich sein:

(1) Quantifizieren der Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen.

(2) Verwenden des Modells zur Vorhersage zukünftiger Werte.

In …

Eine Kriteriumsvariable ist einfach ein anderer Name für eine abhängige Variable oder eine Antwortvariable. Dies ist die Variable, die in einer statistischen Analyse vorhergesagt wird.

So wie erklärende Variablen unterschiedliche …

Multikollinearität in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr Prädiktorvariablen stark miteinander korreliert sind, sodass sie keine eindeutigen oder unabhängigen Informationen im Regressionsmodell liefern. Wenn der Korrelationsgrad zwischen Variablen …

Die logistische Regression ist eine statistische Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable binär ist. Um zu beurteilen, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt …

Die logistische Regression ist eine statistische Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable binär ist. Um zu beurteilen, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt …

Ein Brier-Score ist eine Metrik, die wir in Statistiken verwenden, um die Genauigkeit probabilistischer Vorhersagen zu messen. Es wird normalerweise verwendet, wenn das Ergebnis einer Prognose binär ist – entweder tritt …

Der Sinn der Regressionsanalyse besteht darin, die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu verstehen.

Zum Beispiel könnte uns die Beziehung zwischen der Anzahl der untersuchten Stunden …

Die Regression ist eine statistische Technik, mit der wir die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen erklären können. Die häufigste Art der Regression ist die lineare Regression …

Die lineare Regression ist eine nützliche statistische Methode, mit der wir die Beziehung zwischen zwei Variablen, x und y, verstehen können. Bevor wir jedoch eine lineare Regression durchführen, müssen wir …

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, der die Fläche und den Preis von 12 verschiedenen Häusern zeigt:

Wir möchten wissen, ob es einen signifikanten Zusammenhang zwischen der Fläche und dem …

Der Jarque-Bera-Test ist ein Anpassungstest, bei dem festgestellt wird, ob die Probendaten eine Schiefe und Kurtosis aufweisen, die einer Normalverteilung entsprechen.

Die Teststatistik des Jarque-Bera-Tests ist immer eine positive Zahl …

Was ist Kreuzvalidierung?

In der Statistik erstellen wir Modelle häufig aus zwei Gründen:

• Verständnis der Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen.
• Verwendung eines Modells zur Vorhersage zukünftiger …

Die logistische Regression ist eine statistische Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable binär ist. Um zu beurteilen, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt …

Die logistische Regression ist eine statistische Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable binär ist.

In diesem Tutorial werden vier verschiedene Beispiele für die Verwendung der logistischen …

Wenn zwei Variablen eine lineare Beziehung haben, können Sie häufig eine einfache lineare Regression verwenden, um ihre Beziehung zu quantifizieren.

Wenn jedoch zwei Variablen eine quadratische Beziehung haben, können Sie …

In der Regressionsanalyse bezieht sich Heteroskedastizität (manchmal buchstabierte Heteroskedastizität) auf die ungleiche Streuung von Residuen oder Fehlertermen. Insbesondere bezieht es sich auf den Fall, dass sich die Verteilung der Residuen …

Die multiple lineare Regression ist eine Methode, mit der Sie die Beziehung zwischen mehreren erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie in Stata …

Das R-Quadrat ist ein Maß dafür, wie gut ein lineares Regressionsmodell zu einem Datensatz passt. R-Quadrat wird auch als Bestimmtheitsmaß bezeichnet und ist der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen …

Die einfache lineare Regression (auch lineare Einfachregression) ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer erklärenden Variablen x und einer Antwortvariablen y verstehen können.
In diesem Tutorial wird …

Die lineare Regression ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken in der Statistik. Es wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren.

Die …

Die logistische Regression ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable binär ist. Hier sind einige Beispiele, wann wir logistische Regression verwenden können:

• Wir möchten wissen …

Multikollinearität in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr erklärende Variablen stark miteinander korreliert sind, sodass sie keine eindeutigen oder unabhängigen Informationen im Regressionsmodell liefern. Wenn der Korrelationsgrad zwischen …

Multikollinearität bei der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr Prädiktorvariablen stark miteinander korreliert sind, sodass sie keine eindeutigen oder unabhängigen Informationen im Regressionsmodell liefern. Wenn der Korrelationsgrad zwischen Variablen …

Die multiple lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen mehreren erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

Leider ist ein Problem, das bei der Regression häufig …

Wenn zwei Variablen eine lineare Beziehung haben, können wir häufig eine einfache lineare Regression verwenden, um ihre Beziehung zu quantifizieren.

Wenn jedoch zwei Variablen eine quadratische Beziehung haben, können wir …

Die multiple lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen mehreren erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen können.

Leider ist ein Problem, das bei der Regression häufig …

Die lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer erklärenden Variablen x und einer Antwortvariablen y verstehen können.
In diesem Tutorial wird erklärt, wie eine lineare …

Ein Korrelationskoeffizient ist ein Maß für die lineare Assoziation zwischen zwei Variablen. Es kann einen Wert zwischen -1 und 1 annehmen, wobei:

• -1 zeigt eine vollkommen negative lineare Korrelation zwischen …

Der Pearson-Korrelationskoeffizient (auch als „Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient“ bekannt) ist ein Maß für die lineare Assoziation zwischen zwei Variablen X und Y. Er hat einen Wert zwischen -1 und 1, wobei:

• -1 zeigt …