Statistik at LMU München

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was bezeichnet man als spezifische Objektivität?

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Was bedeutet Eindimensionalität?

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Was sind zwei Ziele bei der Enwicklung/Verwendung psychologischer Tests?

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Da man nie weiß. welche Modellklasse für eine konkrete Fragestellung die präzisesten Vorhersagen liefert, müssen prinzipiell immer mehrere prädiktive Modelle aisprobiert werden. Wie bezeichnet man dies?

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Wie bezeichnet man das Mitteln von Vorhersagen mehrerer prädiktiver Modelle der gleichen Modellklasse, die auf Bootstrapstichproben trainiert wurden?

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Was ist der Nachteil an Entscheidungsbäumen?

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Was sind Vorteile von Entscheidungsbäumen?

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Wleche möglichen Abbruchkriterien gibt es bei der Modellschätzung im Entscheidungsbaum?

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Welches Maß wird bei der Klassifikation als Impurity Maß verwendet?

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Was kann bei der Regression als Impurity Maß verwendet werden?

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Womit wird die Reinheit eines Knoten bestimmt und was bedeutet diese ?

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Was gibt es für verschiedene ML-Methoden zur Schätzung der Itemparameter?

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Exemplary flashcards for Statistik at the LMU München on StudySmarter:

Statistik

was bezeichnet man als spezifische Objektivität?
–>Ein Vergleich zweier Personen ist unabhängig vom Messinstrument
–>Ein Vergleich zweier Items ist unabhängig vom Messobjekt

Statistik

Was bedeutet Eindimensionalität?
Ein Testmodell bezeichnen wir als eindimensional, wenn es nur eine einzige latente Variable enthält, die die Ausprägung der Personen auf dem psychologischen merkmal quantifiziert.

Statistik

Was sind zwei Ziele bei der Enwicklung/Verwendung psychologischer Tests?
Sammeln nützlicher Informationen zur Vorhersage interessierender Kriterien
(z.B. Berufserfolg, Planung eines Suizidversuchs, …)

> Prädiktive Modellierung, 1. Teil der Vorlesung

Messung psychologischer Merkmale:
Wie
kann die Bearbeitung eines psychologischen Tests durch eine Person
mathematisch so beschrieben werden, dass der Ausprägung der Person auf
dem psychologischen Konstrukt eine Zahl zugeordnet werden kann
?

> (
Probabilistische
) Testtheorie, 2. Teil der Vorlesung

Statistik

Da man nie weiß. welche Modellklasse für eine konkrete Fragestellung die präzisesten Vorhersagen liefert, müssen prinzipiell immer mehrere prädiktive Modelle aisprobiert werden. Wie bezeichnet man dies?
Benchmarking

Statistik

Wie bezeichnet man das Mitteln von Vorhersagen mehrerer prädiktiver Modelle der gleichen Modellklasse, die auf Bootstrapstichproben trainiert wurden?
Bagging

Statistik

Was ist der Nachteil an Entscheidungsbäumen?
Suboptimale Vorhersagegüte aufgrund tendenziell hoher Variantz der Modellklasse (Hauptproblem: Instabilität der Bäume)

Statistik

Was sind Vorteile von Entscheidungsbäumen?
– grafische Veranschaulichung
– biedriger Bias
– automatische Auswahl der wichtigsten Prädiktorvariablen
– auf fast alle Datentypen anwendbar (Klassifikation und Regression)
– nicht anfällig gegenüber Ausreißerwerten in den Prädiktorvariablen
– Standardisierung der Prädiktorvariablen haben keinen Einfluss auf die Vorhersagen

Statistik

Wleche möglichen Abbruchkriterien gibt es bei der Modellschätzung im Entscheidungsbaum?
– Minimlae Anzahl von Beobachtungen im elternknoten
– Minimalre Anzahl von Beocachtungen im Kinderknoten
– Minimale Impurity-Reduction
– Maximale Anzahl von ebenen im Entscheidungsbaum

Statistik

Welches Maß wird bei der Klassifikation als Impurity Maß verwendet?
MMCE

Statistik

Was kann bei der Regression als Impurity Maß verwendet werden?
MSE

Statistik

Womit wird die Reinheit eines Knoten bestimmt und was bedeutet diese ?
Bestimmung: Impurity-Maß
Bedeutung: Beobachtungen sollen möglichst gleiche Werte auf Kriteriumsvariable aufweisen

Statistik

Was gibt es für verschiedene ML-Methoden zur Schätzung der Itemparameter?
1) gemeinsame (“unconditional”) ML-Schätzung (UML)
2) Bedingte (“conditional”) ML-Schätzung (CML)
3) Marginake ML-Schätzung (MML)

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