Entre an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Entre an der TU München

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Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs Entre an der TU München.

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

How is the correlation coefficient calculated?

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

What is the elbow criterion?

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

Name 3 common flaws in empirical studies

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

Name 2 typical flaws of sample surveys

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

Name the 4 ways in which variables can be scaled

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

Name 3 possible data dimensions

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

What is the difference b/w balanced and unbalanced panel data?

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

What are common problems with data illustration?

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

Name the 3 measures of location

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Name the 3 measures of spread

Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

In R, what is the command to quickly see measure of location data?

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In R, how to quickly calculate spread measures?

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Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

Entre

How is the correlation coefficient calculated?
Cov(X,Y)/(StDev(X)*StDev(Y))

Entre

What is the elbow criterion?
The point where the explained variance by the clusters drops the most (Excluding the switch from 2 to 1 cluster)

Entre

Name 3 common flaws in empirical studies
Endogeneity from Omitted variable (Reverse causality) Hidden similarity (Selection Bias) Correlation but no causality (Omitted variable) Non-representative sample (People, Time, Selection Bias)

Entre

Name 2 typical flaws of sample surveys
Self-Selection Selection bias

Entre

Name the 4 ways in which variables can be scaled
Nominal (e.g. color) Ordinal (e.g. hierarchy ranks) Interval/Metric/Cardinal (e.g. temperature) Ratio/Metric/Cardinal (e.g. income)

Entre

Name 3 possible data dimensions
Time series Cross-section Panel

Entre

What is the difference b/w balanced and unbalanced panel data?
Balanced panel only takes persons where an observation in every year is available

Entre

What are common problems with data illustration?
Correct sizes (e.g. bubbles) Correct scales (e.g. cutting to relevant interval) Optical effects (e.g. 3D)

Entre

Name the 3 measures of location
Mean Median Mode Quantiles

Entre

Name the 3 measures of spread
Variance (Sum of squared distances to mean divided by observations) Standard deviation (Square root of variance) Coefficient of variation (StdDev divided by mean)

Entre

In R, what is the command to quickly see measure of location data?
Summary("Datatable-Name")

Entre

In R, how to quickly calculate spread measures?
install.packages("psych") library("psych") describe("Datatable-Name")

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