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Data Analytics #2

QuestionAnswer
Welche 3 Maßzahlen für eine ordinale Variable gib es 1, alle wie bei nominale 2,komulierte absolute Häufigkeit 3,komulierte relative Häufigkeit (beide wegen Reihenordnung)
Welche 4 Merkmale für eine ordinale Variable gib es 1, Modus (wie bei nominale) 2, Median 3,Perzentille 4, Extreme Werte (Maximum und Minimum)
Welche 4 Maßzahlen für eine metrische Variable gibt es 1, alle Maßzahlen für nominale oder ordinale ABER bei stetigen keine relative,absolute oder perzentuelle Maßzahlen ( P=0 grundsätzlich für 2 gleiche Werte) 2, Lagemaßen 3,Steuuungsmaßen 4,Schiefemaße = Skewness
Welche 2 Lagemaßen bei metrische Variable gib es 1, aritmetischer, geometrischer oder harmonischer (Durchschnitt von Raten wie km/h) Mittel 2, ungewichtete (keine Wertunterschiede) oder gewichtete (GPA) Mittel
Welche 5 Streuungmaßen bei metrische Variablen gib es 1,Varianz 2, Standartabweichung 3, Varianzkoefizient 4,Spannweite 5, Quartilabstand
Was ist links/rechtschief zu positive/negative Schiefe negativ = Linksschief (rechtsbügend) - Median höher als Mittelwert positiv = Rechtsschief (linksbügend) - Mittelwert höher als Median
Was sind Formeln für 1, Varianzkoefizient 2,Quartilabstand 1, Varianzkoefizient v = (s/x̄) *100 2,Quartilabstand .. 3.Quartil - 1.Quartil
Was ist Formel für Schiefe m3= 1/n ∑(xi​−x̄)³ m2 (Varianz) = 1/n ∑(xi​−x̄)² σ3 =m3 / (√m2)³
Welche Grafik kann man bei Nominal-Univariat nutzen (3) 1, Säulendiagramm 2,Balkendiagramm 3,Kreisdiagramm
Welche Grafik kann man bei Nominal-Bivariat nutzen (2) 1, gruppiertes Balkendiagramm 2,gestapeltes Balkendiagramm
Welche Grafik kann man bei Ordinal nutzen (1) Summenpolygone = für komulative Häufigkeiten
Welche Grafik kann man bei Metrisch nutzen (2) 1, Histogramm 2, Box-Whiskers-Plot
Was ist Unterschied zwischen Histogramm und Säulendiagramm Histogramm = Fläche ist representativ Säulejndiagamm = Höhe ist representativ
Welche 4 Fragen soll man sich in bivariate Regression stellen 1, Gibt es Zusammen zwischen den Variablen? (irgendwelche Muster) 2,Ist der Zusammenhang linear? (lineare Muster) 3,Wie stark ist der Zusammenhang? 4, Gibt es Ausreißen in den Daten? (Passt irgendwas nicht in Daten rein oder liegt zu weit weg)
Was kann direkte Linie in Scatter Plot bedeuten kann täuschen sein und nur von Skalierung/Große abhängen (km anstatt m)
Was misst Korrelationskoefizient (2) 1, stärke des LINEAREN Zusammenhang 2, r=0 bedeutet deswegen es könnte ein anderes als LINEAREN Zusammenhang geben
Welche Formel hat Pearson´s r (Korrelation) r= Cov(x,y) / sx*sy wenn r negativ muss Cov negativ sein
Welche Formel hat Kovarianz Cov(x,y)= 1/(n-1) ∑(xi​−x̄)(y-ȳ) Cov(x,y) auch als Sxy bezeichnet
Welcher Effekt können Ausreißen an Zusammenhang haben können Zusammenhang verstärken wenn an lineare Linien liegen oder auch schwächen
Created by: semester1.IBWL
 

 



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