Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven

Karteikarten und Zusammenfassungen für Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven

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Was ist Datenanalyse?

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Objekte in R - Was ist ein Objekt?

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Repräsentative Daten - Identsich verteilt

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Repräsentative Daten - Stochastisch unabhängig

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Repräsentative Daten - Wie erhalte ich diese (2 Wege)

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Vorschriften für ein Zufallsexperiment (repräsentative Daten)

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Repräsentative Daten - Zusammenfassung

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Merkmals- & Skalentypen

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Merkmalstypen - Diskrete Daten

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Merkmalstypen - Stetige Daten

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Skalentypen - Nominalskalierte Merkmale

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Skalentypen - Ordinalskalierte Daten

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Data Analysis

Was ist Datenanalyse?
  • verwenden von statistischen Methoden zur Gewinnung von Informationen aus Daten
  • ist ein Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Transformation & Modellierung von Daten -> Ziel: entdecken nützlicher Informationen, Schlussfolgerungen ziehen, Entscheidungsfindung unterstützen

Data Analysis

Objekte in R - Was ist ein Objekt?
  • alles ist ein Objekt, jegliche Art Daten & Funktionen
  • bspw. Ergebnisse von Berechnungen (Mittelwerte, Tabellen, Regressionen, etc.), Datensätze, Graphiken

Data Analysis

Repräsentative Daten - Identsich verteilt
  • alle Beobachtungen folgen dem gleichen (uns interessierenden) Zufallsgesetz
  • besitzen alle dieselbe Verteilung -> nehmen mit gleicher Wahrscheinlichkeit gleiche Werte an

Data Analysis

Repräsentative Daten - Stochastisch unabhängig
  • jede Beobachtung ist neu nach dem Zufallsgesetz (siehe repräsentative Daten - identisch verteilt) zustande gekommen & beeinflussen sich nicht

Data Analysis

Repräsentative Daten - Wie erhalte ich diese (2 Wege)
  1. Unabhängige Wiederholung identischer Zufallsexperimente
  2. Zufällige & faire Auswahl einer Stichprobe aus einer Grundgesamtheit

Data Analysis

Vorschriften für ein Zufallsexperiment (repräsentative Daten)
  1. Unter gleichen Bedingungen beliebig oft wiederholbar
  2. alle möglichen Ergebnisse sind vor der Durchführung bekannt
  3. Das Ergebnis lässt sich nicht mit Sicherheit vorhersagen

Data Analysis

Repräsentative Daten - Zusammenfassung
  • Allgemein
    • identisch verteilt
    • stochastisch unabhängig
  • Zufallsexperimente (Experiment mit zufälligem Ausgang)
    • nach gleicher Vorschrift durchgeführt
    • unabhängig voneinander
  • Stichproben (zufällige Auswahl)
    • mit der gleichen Wahrscheinlichkeit
    • unabhängig voneinander

Data Analysis

Merkmals- & Skalentypen
  • zu jedem Merkmal gehört ein Merkmals- bzw. Skalentyp -> Wertebereich mit gewissen sinnvollen mathematischen Operationen
  • Kriterium zur Bestimmung sind:
    • Welche Werte sind möglich?
    • Wie viele Werte sind möglich?
    • Sind die möglichen Werte geordnet? Sind die Abstände der Werte vergleichbar?
    • Ist die Differenz ein guter Unterschiedsbegriff?
    • Ist das Verhältnis ein guter Unterschiedsbegriff?
  • Merkmalstypen
    • Diskrete Daten
    • Stetige Daten
  • Skalentypen
    • Nominalskalierte Merkmale
    • Ordinalskalierte Daten
    • Intervallskalierte Daten
    • Verhältnisskalierte Daten

Data Analysis

Merkmalstypen - Diskrete Daten
  • Daten, die endlich oder abzählbar unendlich viele Ausprägungen haben
  • abzählbar unendlich heißt hier, dass es sich meist um Zähldaten habndelt, die theoretisch ins Unendliche gehen können (Bsp.: Kinderzahl, Studiendauer in Semestern)

Data Analysis

Merkmalstypen - Stetige Daten
  • theoretisch können unendlich viele verschiedene Werte innerhalb eines Intervalls als Ausprägung vorkommen (Bsp.: Körpergröße, Nettoeinkommen)

Data Analysis

Skalentypen - Nominalskalierte Merkmale
  • charakterisiert durch eine endliche Menge von Ausprägungen
  • können nicht nach irgendeiner Rangfolge geordnet werden
  • Bsp.: Geschlecht, Religionszugehörigkeit)

Data Analysis

Skalentypen - Ordinalskalierte Daten
  • besitzen eine endliche Zahl von möglichen Ausprägungen
  • können in eine natürliche Rangfolge gebracht werden
  • Abstände zw. den einzelnen Ausprägungen lassen sich nicht interpretieren
  • Bsp.: letzte Englischnote, Testantwort auf einer Skala gut-mittel-schlecht)

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