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Datenanalyse

Formeln für 107.A03 Datenanalyse (Filzmoser, Peter), TU Wien SS16

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P. K.

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P. K.

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Diese Lernkarten bieten einen umfassenden Überblick über Datenanalyse auf Universitätsniveau, mit Fokus auf univariate und mehrdimensionale Analysen, Trends, Schätzungen und Schätzern. Sie behandeln auch Histogramme, Gütemaße, Distanzen, QQ-Plots, Clusteranalyse und spezifische Verteilungen wie die Binomialverteilung. Die Lernkarten sind besonders nützlich für Studierende und Forscher, die ihre Fähigkeiten in statistischer Datenanalyse vertiefen möchten, um komplexe Datensätze effektiv zu interpretieren und zu visualisieren.

Flashcards

Students

Language

German

Category

Maths

Level

University

Created / Updated

07.01.2017 / 20.04.2019

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Parameterschätzung im Mehrdimensionalen: MCD

Distanz und Ähnlickeit: Euklidische Distanz

Distanz und Ähnlickeit: Manhatten Distanz

Distanz und Ähnlickeit: Minkowski Distanz

Distanz und Ähnlickeit: Cosinus des Winkels

Distanz und Ähnlickeit: Diagramm

Distanz und Ähnlickeit: Mahalanobis Distanz

Empirische Verteilungsfunktion

Ausreißererkennung: Mahalanobis-Distanz

Projektion mehrdimensionaler Daten

Hauptkomponenten

Hauptkomponenten: Zentrieren und Skalieren

Projektionen

Clusteranalyse: k-means

Clusteranalyse: c-means

Cluster-Gütemaße: Within-Cluster-Sum-Of-Squares

Cluster-Gütemaße: Between-Cluster-Sum-Of-Squares

Cluster-Gütemaße: Calinski-Harabasz-Index

Cluster-Gütemaße: Hartigan-Index

Hierarchische Clustermethoden

Schätzer für QQ-Plot: Box-Cox (Power normal distribution)

Keyboard commands:

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Schätzer für QQ-Plot: Gamma-Verteilung

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= for-/backward,

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Histogramm

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= for-/backward,

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Intervalllänge Histogramm: Sturges

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= for-/backward,

= scroll

Intervalllänge Histogramm: Scott

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= turn,

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= scroll

Intervalllänge Histogramm: Freedman and Diaconis

Keyboard commands:

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= for-/backward,

= scroll

Intervalllänge Histogramm: Verwendung

Keyboard commands:

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= for-/backward,

= scroll

Dichtefunktion

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Wahrscheinlichkeitsmodelle: Binomialverteilung

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

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Wahrscheinlichkeitsmodelle: Negative Binomialverteilung

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Wahrscheinlichkeitsmodelle: Poissonverteilung

Wahrscheinlichkeitsmodelle: Logserielle Verteilung

Auswahlverfahren Wahrscheinlichkeitsmodelle: Ord

Auswahlverfahren Wahrscheinlichkeitsmodelle: Hoaglin 1960

Theoretische Verteilungsfunktion

Streuung im QQ-Plot

Univariate Schätzer: Variablen

Univariate Schätzer: Gestutztes Mittel

Univariate Schätzer: Median

Univariate Schätzer: IQR

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Flashcards

Zeitreihenanalyse: Autokorrelation

Zeitreihenanalyse: Partielle Autokorrelation

Zeitreihenmodelle: MA

Stationär (ohne Trend)

Zeitreihenmodelle: AR

Stationär (ohne Trend)

Zeitreihenmodelle: ARMA

Stationär (ohne Trend)

Zeitreihenmodelle: ARIMA

Mit Trend

Multivariate Grafiken: Sterne

Multivariate Grafiken: Parallele Koordinaten

Parameterschätzung im Mehrdimensionalen: Kovarianz

Parameterschätzung im Mehrdimensionalen: Stichprobenkovarianz

Parameterschätzung im Mehrdimensionalen: Korrelation

Parameterschätzung im Mehrdimensionalen: Stichprobenkorrelation

Parameterschätzung im Mehrdimensionalen: Spearman

Parameterschätzung im Mehrdimensionalen: MCD

Distanz und Ähnlickeit: Euklidische Distanz

Distanz und Ähnlickeit: Manhatten Distanz

Distanz und Ähnlickeit: Minkowski Distanz

Distanz und Ähnlickeit: Cosinus des Winkels

Distanz und Ähnlickeit: Diagramm

Distanz und Ähnlickeit: Mahalanobis Distanz

Empirische Verteilungsfunktion

Ausreißererkennung: Mahalanobis-Distanz

Projektion mehrdimensionaler Daten

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Hauptkomponenten: Zentrieren und Skalieren

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Clusteranalyse: c-means

Cluster-Gütemaße: Within-Cluster-Sum-Of-Squares

Cluster-Gütemaße: Between-Cluster-Sum-Of-Squares

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Lernen

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