Business Analytics an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Business Analytics an der TU München

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Vorgehen beim Hypothesen testen

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wofür wird der T-Test verwendet?

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For an algorithm to be useful in a wide range of real-world
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Solutions multicollinearity 

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Partial least squares

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What is the Bias-Variance tradeoff?

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What is the Akaike Information Criterion (AIC) used for?

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What is the holdout procedure in testing and training?

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What is stratified holdout?

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What is repeated holdout?

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What are the differences between the LOOCV (leave one out cross-validation) and JACKKNIFE test?

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Business Analytics

Vorgehen beim Hypothesen testen
1. Hypothesen aufstellen (H0/H1) 2. Signifikanzniveau festlegen (Alpha = 0,05) 3. Hypothesentest auswählen -> Voraussetzungen prüfen 4. p-Wert berechnen 5. Entscheidung über Annahme oder Ablehnen der Hypothesen (p > 0,05 NICHT signifikant/ p < 0,05 signifikant)

Business Analytics

wofür wird der T-Test verwendet?
Der t-Test ist der Hypothesentest der t-Verteilung. Er kann verwendet werden, um zu bestimmen, ob zwei Stichproben sich statistisch signifikant unterscheiden.

Business Analytics

For an algorithm to be useful in a wide range of real-world
applications it must:

• Basic algorithm needs to be extended to fulfill these requirements

- Permit numeric attributes
- Allow missing values
- Be robust in the presence of noise

• Basic algorithm needs to be extended to fulfill these requirements

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Solutions multicollinearity 

Subset selection
best subset, backward, forward, stepwise selection of features
(already discussed in the context of the linear regression)


• Using derived input
Principal component regression
Partial least squares


• Coefficient shrinkage (regularization)
Ridge regression
Lasso (least absolute shrinkage and selection operator)

Business Analytics

Partial least squares

PLS uses weights to reflect covariance structure --> More difficult

Business Analytics

What is the Bias-Variance tradeoff?

Introducing variance (including more parameters as an independent variable) reduces the bias but decreases generalisability.

Both are causes for a high test error, which you want to minimise.


In statistics and machine learning, the bias-variance tradeoff is the property of a model that the variance of the parameter estimates across samples can be reduced by increasing the bias in the estimated parameters.

Business Analytics

What is the Akaike Information Criterion (AIC) used for?

It's used for model selection.

Addressing the bias-variance tradeoff (home many parameters to include in your model).


AIC = 2𝑘 − 2*ln(𝐿) 

𝑘 is the number of parameters, ln(L) the log-likelihood

Business Analytics

What is the holdout procedure in testing and training?

Holdout procedure (i.e., training and testing)
−Reserve some data for testing (usually ~1/3)
−Use remaining data for training
−Use test data set to estimate the error rate (select a model)

Business Analytics

What is stratified holdout?

Stratified holdout
−Guarantee that classes are (approximately) proportionally represented in the test and training set

Business Analytics

What is repeated holdout?

Randomly select holdout set several times and average the error rate estimates

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What are the differences between the LOOCV (leave one out cross-validation) and JACKKNIFE test?

Cross-validation is used to estimate generalization error, while the jackknife is used to estimate a statistic's bias.


Both involve omitting each training case in turn and retraining the network on the remaining subset.

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How can you calculate the Recall (hit rate)?

TP / (TP+FN)

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