Entre an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Entre an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

What is the elbow criterion?

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Name 3 common flaws in empirical studies

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How is the correlation coefficient calculated?
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In R, how to quickly calculate spread measures?

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

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Name the 3 measures of spread
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What are common problems with data illustration?

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

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Name the 4 ways in which variables can be scaled
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Beispielhafte Karteikarten für Entre an der TU München auf StudySmarter:

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

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

Entre

Name 3 possible data dimensions
Time series Cross-section Panel

Entre

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

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

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

Name the 3 measures of location
Mean Median Mode Quantiles

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

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

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 2 typical flaws of sample surveys
Self-Selection Selection bias

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