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Statistik Blog

8. April 2019

Warum Sie Experte für die Normalverteilung werden sollten – erklärt mit Beispielen

Die Normalverteilung (auch Gauss-Verteilung oder Gausssche Normalverteilung genannt) ist die wichtigste Wahrscheinlichkeitsverteilung und nimmt bei nahezu allen statistischen Analysen eine tragende Rolle ein. Warum dies der Fall ist, erfahren Sie in anschaulicher Art und Weise in diesem Blog-Artikel. Zunächst werden die Grundlagen und Motivation für Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Allgemeinen gelegt und im Anschluss die Normalverteilung (auch Gauss-Verteilung genannt) und deren Wichtigkeit erläutert.

1. April 2019

Regression 101: Understanding business flows with OLS regression in R

Clearly one of the most statistical techniques: OLS regression is one of the most commonly used methods for analysis and predictions. Furthermore, it also provides the basis for many more advanced techniques. All the more reasons to known how to conduct OLS regression in R and to understand the logic of this approach! This in-depth article provides an easy to follow introduction for conducting and interpreting an OLS linear regression in R.

25. March 2019

In SPSS Variablen zusammenfassen und SPSS Fälle auswählen

Wer diese Arbeitsschritte beherrscht spart in SPSS viel Zeit und Mühe: In SPSS Variablen zusammenfassen und Fälle auswählen wird für die Datenaufbereitung extrem benötigt. Wir zeigen in diesem kurzem Guide darum wie Sie diese Aufgaben schnell und unkompliziert erledigen!

18. March 2019

Repräsentative Stichprobe: So kommt man zu aussagekräftigen Ergebnissen!

Eine der zentralen Fragen bei der Durchführung von Befragungen und in der empirischen Forschung ist die Frage, wann eine Umfrage repräsentativ ist. In diesem Artikel erklären wir, was Repräsentativität bedeutet, wie man eine repräsentative Stichprobe erhält, welchen Einfluss der Stichprobenumfang auf die Aussagekraft von Ergebnissen hat und warum ein transparentes Vorgehen hinsichtlich Datengewinnung und Begründung der methodischen Rahmenbedingungen bei der Durchführung von Umfragen wesentlich ist.

4. March 2019

Logistische Regression SPSS richtig einsetzen – Wann macht sie Sinn?

DAS Verfahren um eine kategorische Variable vorherzusagen: Die logistische Regression wird in zahlreichen Bereichen angewendet. Wenn Sie aber noch nicht ganz sicher sind, wann eine logistische Regression sinnvoll sein kann und wann nicht, hilft dieser Artikel weiter! Wir beprechen Einsatzmöglichkeiten der logistiscchen Regression und erläutern diese durch ein anschauliches Beispiel. Ausserdem zeigen wir die Unterschiede zur linearen Regression und zum Chi-Quadrat Test auf.

25. February 2019

Wie gut ist Ihr Modell? Von ROC AUC, ROC Curve, MSE und anderen Masszahlen

Die Bildung eines statistischen Modells für die Vorhersage einer Zielvariable ist ein wichtiger Aufgabenbereich innerhalb der Statistik. Doch wie gut ist das gefundene Modell?

Wir zeigen Ihnen, wie die Modellgüte eines statistischen Modells beurteilt werden kann, auf welche Aspekte sie achten müssen und zeigen Ihnen anhand des linearen Modells und des logistischen Modells, wie Gütemasse sinnvoll eingesetzt werden. Damit Sie wissen, was sich hinter ROC AUC, ROC Curve, Mean Square Error und RMSE verbirgt…

18. February 2019

Clusteranalyse: Data Mining wie die Profis – anschaulich erklärt!

Anhand einer Mitarbeiterbefragung bringen wir Ihnen anschaulich näher, wie Sie eine Clusteranalyse für die Generierung homogener Stichproben verwenden können. Wir schauen uns den zugrunde liegenden Algorithmus näher an und führen diesen anschliessend aus. Mit dem Open Source Programm Rapidminer und dem Statistikprogramm SPSS zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie eine hierarchische Clusteranalyse durchgeführt wird. Anschliessend erklären wir Ihnen, was sie bei der Interpretation beachten müssen

11. February 2019

Data Mining mit Rapidminer: Tutorial mit Anwendungsbeispiel

Wie geht Data Mining? In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit der Open Source Data Mining Software Rapidminer Auswertungen durchführen. An einem praxisnahen Beispiel sehen Sie, wie Daten eingelesen und aufbereitet werden. Wir zeigen Ihnen, wie sie anschliessend selbst einen Entscheidungsbaum berechnen und interpretieren können.

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