Staistik Wiederholung

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Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs Staistik Wiederholung an der Universität Hamburg.

Beispielhafte Karteikarten für Staistik Wiederholung an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Was ist die Clusteranalyse und wofür wird sie benutzt?

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Welche Daten kann man bei der Clusteranalyse benutzen?

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Welche Distanz- und Ähnlichkeitsmaße kann ich bei Clusteranalysen wählen?

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Wofür benutzt man Ordinationsverfahren?

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Nennen sie die Unterschiede der direkten und indirekten Gradientenanalyse. Welche Analysemethoden nutzt man jeweils?

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Was sind Eigenwerte? In welchem Bereich liegen sie normalerweise und wie verhalten sie sich?

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Wie kann man testen, ob sich Variablen entlang eines Gradienten unimodal oder linear verhalten?

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Was ist die trendbereinigte Korrespondenzanalyse (DCA) und wie funktioniert sie?

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Was sagt die Gradientenlänge bei der trendbereinigten Korrespondenzanalyse (DCA) aus? 

Was sagt eine Gradientenlänge <3 oder >4 aus?

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Was ist die Korrespondenzanalyse (CA), für welche Daten ist sie geeignet und was ist ihr Nachteil?

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Sind gewichtetes Mittel und Mittelwert zwingend das gleiche?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Nein

  2. Ja

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Was ist das Ziel von Klassifikationsverfahren, welche Arten von Verfahren gibt es und wofür sind sie gut?

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Beispielhafte Karteikarten für Staistik Wiederholung an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Staistik Wiederholung

Was ist die Clusteranalyse und wofür wird sie benutzt?

  • hierarchisch-agglomeratives Klassifikationsverfahren
  • fasst ähnliche Objekte zu Blöcken zusammen
  • stellt Zusammenhänge zwischen Objekten in einem Dendogramm auf Basis von Ähnlichkeits- und Distanzmaßen dar

Staistik Wiederholung

Welche Daten kann man bei der Clusteranalyse benutzen?

  • Präsenz / Absenz-Daten
  • rational-skalierte Daten
  • transformierte Daten
  • ungünstig oder ordinalskalierte Daten
    • sollten ratio(nal)-skaliert werden (Mittelwertbildung)
  • Daten mit unterschiedlichen Einheiten 
    • sollten standardisiert werden

Staistik Wiederholung

Welche Distanz- und Ähnlichkeitsmaße kann ich bei Clusteranalysen wählen?

  • Bray-Curtis: bei biotischen Daten
  • Euklidische Distanz: bei abiotischen Daten
  • endgültige Wahl kann durch den Vergleich der cophenischen Korrelation erfolgen

Staistik Wiederholung

Wofür benutzt man Ordinationsverfahren?

  • komplexe mathematische Verfahren
  • Finden von wesentlichen zugrundeliegenden Gradienten (Gradientenanalyse) 
  • Ziel ist die Dimensionsreduktion im Datensatz
  • Ergebnisse werden grafisch im Koordinatensystem dargestellt (Streudiagramm) 

Staistik Wiederholung

Nennen sie die Unterschiede der direkten und indirekten Gradientenanalyse. Welche Analysemethoden nutzt man jeweils?

  • Indirekte Gradientenanalyse:
    • Ordinationsverfahren basiert auf Unterschieden der Variablenzusammensetzung
    • erklärende Variablen bilden die Gradienten und müssen selbst interpretiert werden
    • Hauptkomponentenanalyse (PCA), Korrespondenzanalyse (CA), trendbereinigte Korrespondenzanalyse (DCA)

  • Direkte Gradientenanalyse:
    • erklärende Variablen spannen den Raum auf, in dem die abhängigen Variablen angeordnet werden
    • abhängige und unabhängige Variablen zusammen analysiert
    • nutzt Methode der indirekten Gradientenanalyse in Kombination mit Regression
    • Kanonische Korrespondenzanalyse (CCA), trendbereinigte kanonische Korrespondenzanalyse (DCCA), Redundanzanalyse (RDA)

Staistik Wiederholung

Was sind Eigenwerte? In welchem Bereich liegen sie normalerweise und wie verhalten sie sich?

  • Achsen von Streudiagrammen sind Eigenvektoren
  • werden mit Ordinationsmethode generiert
  • weisen bestimmte Eigenwerte aufweisen
  • liegen i.d.R. zwischen 0 und 1 (außer bei PCA)
  • werden größer je mehr sich Variablenwerte entlang einer Achse unterscheiden
  • Werte > 0,5 für die erste Achse sind günstig

Staistik Wiederholung

Wie kann man testen, ob sich Variablen entlang eines Gradienten unimodal oder linear verhalten?

  • trendbereinigte Korrespondenzanalyse (DCA)
  • unimodal: kurviger Graph
  • linear: balkiger Graph

Staistik Wiederholung

Was ist die trendbereinigte Korrespondenzanalyse (DCA) und wie funktioniert sie?

  • Verbesserung der Korrespondenzanalyse 
  • Analyse des Verhaltens von Variablen im Objektraum
  • rechnet Bogeneffekt heraus
  • standardisiert die erste Achse in gleichmäßige Intervalle
  • Ergebnis sind interpretierbare Standardabweichungen

Staistik Wiederholung

Was sagt die Gradientenlänge bei der trendbereinigten Korrespondenzanalyse (DCA) aus? 

Was sagt eine Gradientenlänge <3 oder >4 aus?

  • gibt Rückschluss auf das Verhalten der Variablen in einem Datensatz
  • gibt Abstand der am weitesten entfernten Aufnahme entlang der ersten Achse an
  • zwischen 3 und 4 sowohl unimodales als auch lineares Verhalten
  • < 3: lineare Verteilung =>Hauptkomponentenanalyse (PCA)
  • > 4: unimodale Verteilung =>Korrespondenzanalyse (CA) 

Staistik Wiederholung

Was ist die Korrespondenzanalyse (CA), für welche Daten ist sie geeignet und was ist ihr Nachteil?

  • betont seltene Variablen, gewichtet häufige herab
  • bei unimodalem Verhalten (Artdatensätze)
  • gut bei Datensätzen mit vielen Nullwerten
  • geeignet für Vergleich von Variablen untereinander
  • nicht gut geeignet für Vergleich von Objekten bzgl. ihrer Variablenzusammensetzung 
  • Nachteil: Bogeneffekt (Verzerrung der Variablen, Überbewertung der zweiten Achse)

Staistik Wiederholung

Sind gewichtetes Mittel und Mittelwert zwingend das gleiche?

  1. Nein

  2. Ja

Staistik Wiederholung

Was ist das Ziel von Klassifikationsverfahren, welche Arten von Verfahren gibt es und wofür sind sie gut?

  • Ziel: Finden von Strukturen in multivariablen Datensätzen, zur besseren Auswertung und Interpretation von Daten


  • Agglomerativ-hierarchisch:
    • Zusammenfassung ähnlicher Objekte zu Böcken
    • Blöcke zusammengefasst zu höheren Ordnungen 
    • z.B. Clusteranalyse
  • Dividid-hierarchisch:
    • betrachtet gesammten Datensatz
    • teilt diesen sukzessiv in kleiner werdende Blöcke auf
    • gibt Daten hierarchisch als Dendogramm aus
    • z.B. TWINSPAN Analyse
  • Divisiv-nichthierarchisch:
    • betrachtet gesamten Datensatz
    • teilt diesen sukzessiv in kleiner werdende Blöcke auf
    • Beziehungen von Gruppen haben untergeordnete Bedeutung
    • z.B. Clusterzentralanalyse

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