R an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Cross-validation

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A binary classi cation

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A classification

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SVM, Random forests and Neural networks

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False discovery rate:

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Family-wise error rate:

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classical analytical tests and their assumptions

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analytical test for 1 binary variable:

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A confidence interval 

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Quantile-quantile plots:

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null hypothesis H0 ,

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Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

R

Cross-validation

Identify optimal model complexity without peeking into the held-out test dataset.
Cross-validation does so by mimicking test set evaluations using training data only.

R

A binary classi cation

is a prediction task with a binary outcome.
Here we will focus on binary classication.
We denote k = 0, 1 the two classes.

R

A classification

is a prediction task with a categorical outcome.

R

SVM, Random forests and Neural networks

are the most widely used for
complex, “black box” models. Most popular nowadays are deep neural
networks for images and sequences (natural language processing,
bioinformatics). Random forests are also popular in more general
settings.

R

False discovery rate:

E[V/ max(R, 1) ] , the expected fraction of false positives among all discoveries.

R

Family-wise error rate:

P(V > 0) , the probability of one or more false positives. For large m0 , this is
di cult to keep small.

R

classical analytical tests and their assumptions

binary, binary
binary, continuous
continuous, continuous

R

analytical test for 1 binary variable:

Binomial test

R

A confidence interval 

e interval of con dence level 1 − α for a parameter is an interval, which would the
data generation process be repeated, would contain the parameter with probability 1 − α . A typical
θ
value is α = 0.05 which leads to 95% con dence intervals.

R

Quantile-quantile plots:

Check that the data is approximately normally distributed before running a t-test or testing
coecients of a linear regression (next week).
Check that p-values are uniformly distributed
Detect outliers in a dataset

R

null hypothesis H0 ,

, i.e the assumption that there is no relationship between two measured
phenomena, or no association among groups,

R

Summary statistics

summary statistics, or just statistics, i.e. a single number that summarizes the data
and captures the trend. The larger the statistics, the stronger the trend.

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