Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven
Karteikarten und Zusammenfassungen für Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven
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Beispielhafte Karteikarten für Data Analysis an der Hochschule Bremerhaven auf StudySmarter:
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
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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
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Repräsentative Daten - Identsich verteilt
- alle Beobachtungen folgen dem gleichen (uns interessierenden) Zufallsgesetz
- besitzen alle dieselbe Verteilung -> nehmen mit gleicher Wahrscheinlichkeit gleiche Werte an
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Repräsentative Daten - Stochastisch unabhängig
- jede Beobachtung ist neu nach dem Zufallsgesetz (siehe repräsentative Daten - identisch verteilt) zustande gekommen & beeinflussen sich nicht
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Repräsentative Daten - Wie erhalte ich diese (2 Wege)
- Unabhängige Wiederholung identischer Zufallsexperimente
- Zufällige & faire Auswahl einer Stichprobe aus einer Grundgesamtheit
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Vorschriften für ein Zufallsexperiment (repräsentative Daten)
- Unter gleichen Bedingungen beliebig oft wiederholbar
- alle möglichen Ergebnisse sind vor der Durchführung bekannt
- Das Ergebnis lässt sich nicht mit Sicherheit vorhersagen
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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
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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
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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)
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Merkmalstypen - Stetige Daten
- theoretisch können unendlich viele verschiedene Werte innerhalb eines Intervalls als Ausprägung vorkommen (Bsp.: Körpergröße, Nettoeinkommen)
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Skalentypen - Nominalskalierte Merkmale
- charakterisiert durch eine endliche Menge von Ausprägungen
- können nicht nach irgendeiner Rangfolge geordnet werden
- Bsp.: Geschlecht, Religionszugehörigkeit)
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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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