Statistik 1 an der LMU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik 1 an der LMU München

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Was ist das Ziel prädiktiver Modellierung?

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Was versteht man unter Supervised Learning?

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Was versteht man unter einem prädiktiven Modell?

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Was ist das Ziel prädiktiver Modellierung?

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Was versteht man darunter ein prädiktives Modell zu trainieren?

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Für was steht xpi?

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Wann gilt ein psychologischer Test als skalierbar?

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Was wird bei der Marginalen ML gemacht?

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Was setzt die lokale stochastische Unabhängigkeit voraus?

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Was gibt es für verschiedene Maximum Likelihood Methoden?

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Was wird bei der Marginalen ML gemacht?

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Statistik 1

Was ist das Ziel prädiktiver Modellierung?
Methoden bereit zu stellen für die Erstellung möglichst präziser statistischer Vorhersagemodelle

Statistik 1

Was versteht man unter Supervised Learning?
Eine Modellschätzung anhand eines Datensatzes, in dem sowohl die Prädiktorwerte als auch die Werte der Kriteriumsvariable bekannt sind

Statistik 1

Was versteht man unter einem prädiktiven Modell?
ein Algorithmus, der für eine beliebige Beobachtung j bei gegebenen Prädiktorwerten x eine konkrete Vorhersage y(dach) für die Kriteriumsvariable Y liefert

Statistik 1

Was ist das Ziel prädiktiver Modellierung?
Methoden bereit zu stellen um möglichst präzise statistische Vorhersagemodelle zu erstellen

Statistik 1

Was versteht man darunter ein prädiktives Modell zu trainieren?
Man schätzt die Modellparameter

Statistik 1

Für was steht xpi?
für die manifeste Itemantwort der pten Person auf Item i

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Wann gilt ein psychologischer Test als skalierbar?
wenn die Zuordnung der Messwerte zu den Personen auf der Basis eines empirisch nachgewiesenen testtheoretischen Modells geschieht

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Was wird bei der Marginalen ML gemacht?
Die Itemparameter werden durch Maximierung einer Likelihood, aus der die Werte der Personen auf der latenten Variable herausintegriert werden, geschätzt

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Was setzt die lokale stochastische Unabhängigkeit voraus?
Dass die Antwort der Person p auf ein Item (gegeben dem Wert der Person auf der latenten Variable) unabhängig von der Antwort der gleichen Person auf ein anderes Item ist –> gilt für jeden möglichen Wert auf der latenten Variable –> gilt für alle besprochenen probabilistischen Testmodelle

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Was gibt es für verschiedene Maximum Likelihood Methoden?
-Gemeinsame (unconditional) ML-Schätzung (UML)
– Bedingte (conditional) ML-Schätzung (CML)
-Marginale ML Schätzung (MML)

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Was setzt die lokale stochastische Unabhängigkeit voraus?
Dass die Antwort der Person p auf ein Item (gegeben dem Wert der Person auf der latenten Variable) unabhängig von der Antwort der gleichen Person auf ein anderes Item ist –> gilt für jeden möglichen Wert auf der latenten Variable –> gilt für alle besprochenen probabilistischen Testmodelle

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Was wird bei der Marginalen ML gemacht?
Die Itemparameter werden durch Maximierung einer Likelihood, aus der die Werte der Personen auf der latenten Variable herausintegriert werden, geschätzt

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