UID:
kobvindex_ERBEBC6551753
Format:
1 online resource (374 pages)
ISBN:
9783960104674
Note:
Intro -- Inhalt -- Vorwort -- Kapitel 1: Explorative Datenanalyse -- Strukturierte Datentypen -- Weiterführende Literatur -- Tabellarische Daten -- Data Frames und Tabellen -- Nicht tabellarische Datenstrukturen -- Weiterführende Literatur -- Lagemaße -- Mittelwert -- Median und andere robuste Lagemaße -- Beispiel: Lagemaße für Einwohnerzahlen und Mordraten -- Weiterführende Literatur -- Streuungsmaße -- Standardabweichung und ähnliche Maße -- Streuungsmaße auf Basis von Perzentilen -- Beispiel: Streuungsmaße für die Einwohnerzahlen der Bundesstaaten in den USA -- Weiterführende Literatur -- Exploration der Datenverteilung -- Perzentile und Box-Plots -- Häufigkeitstabellen und Histogramme -- Dichtediagramme und -schätzer -- Weiterführende Literatur -- Binäre und kategoriale Daten untersuchen -- Modus -- Erwartungswert -- Wahrscheinlichkeiten -- Weiterführende Literatur -- Korrelation -- Streudiagramme -- Weiterführende Literatur -- Zwei oder mehr Variablen untersuchen -- Hexagonal-Binning- und Konturdiagramme (Diagramme für mehrere numerische Variablen) -- Zwei kategoriale Variablen -- Kategoriale und numerische Variablen -- Mehrere Variablen visualisieren -- Weiterführende Literatur -- Zusammenfassung -- Kapitel 2: Daten- und Stichprobenverteilungen -- Zufallsstichprobenziehung und Stichprobenverzerrung -- Verzerrung -- Zufallsauswahl -- Größe versus Qualität: Wann spielt die Stichprobengröße eine Rolle? -- Unterschied zwischen dem Stichproben- und dem Populationsmittelwert -- Weiterführende Literatur -- Auswahlverzerrung -- Regression zur Mitte -- Weiterführende Literatur -- Stichprobenverteilung einer statistischen Größe -- Zentraler Grenzwertsatz -- Standardfehler -- Weiterführende Literatur -- Bootstrap-Verfahren -- Unterschiede zwischen Resampling und dem Bootstrap-Verfahren -- Weiterführende Literatur -- Konfidenzintervalle
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Weiterführende Literatur -- Normalverteilung -- Standardnormalverteilung und Q-Q-Diagramme -- Verteilungen mit langen Verteilungsenden -- Weiterführende Literatur -- Studentsche t-Verteilung -- Weiterführende Literatur -- Binomialverteilung -- Weiterführende Literatur -- Chi-Quadrat-Verteilung -- Weiterführende Literatur -- F-Verteilung -- Weiterführende Literatur -- Poisson- und verwandte Verteilungen -- Poisson-Verteilung -- Exponentialverteilung -- Die Hazardrate schätzen -- Weibull-Verteilung -- Weiterführende Literatur -- Zusammenfassung -- Kapitel 3: Statistische Versuche und Signifikanztests -- A/B-Test -- Warum eine Kontrollgruppe nutzen? -- Warum lediglich A/B? Warum nicht auch C, D usw.? -- Weiterführende Literatur -- Hypothesentests -- Die Nullhypothese -- Die Alternativhypothese -- Einseitige und zweiseitige Hypothesentests -- Weiterführende Literatur -- Resampling -- Permutationstest -- Beispiel: Die Affinität von Nutzern zu einem Webinhalt messen (Web-Stickiness) -- Exakte und Bootstrap-Permutationstests -- Permutationstests: ein geeigneter Ausgangspunkt in der Data Science -- Weiterführende Literatur -- Statistische Signifikanz und p-Werte -- p-Wert -- Signifikanzniveau -- Fehler 1. und 2. Art -- Data Science und p-Werte -- Weiterführende Literatur -- t-Tests -- Weiterführende Literatur -- Testen mehrerer Hypothesen -- Weiterführende Literatur -- Die Anzahl der Freiheitsgrade -- Weiterführende Literatur -- Varianzanalyse (ANOVA) -- F-Statistik -- Zweifaktorielle Varianzanalyse -- Weiterführende Literatur -- Chi-Quadrat-Test -- Chi-Quadrat-Test: ein Resampling-Ansatz -- Chi-Quadrat-Test: die statistische Theorie -- Exakter Test nach Fisher -- Relevanz in der Data Science -- Weiterführende Literatur -- Mehrarmige Banditen -- Weiterführende Literatur -- Trennschärfe und Stichprobengröße -- Stichprobengröße -- Weiterführende Literatur
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Zusammenfassung -- Kapitel 4: Regression und Vorhersage -- Lineare Einfachregression -- Die Regressionsgleichung -- Angepasste Werte und Residuen -- Die Methode der kleinsten Quadrate -- Unterschied zwischen Vorhersage- und erklärenden Modellen -- Weiterführende Literatur -- Multiple lineare Regression -- Beispiel: Die King-County-Immobiliendaten -- Das Modell bewerten -- Kreuzvalidierung -- Modellauswahl und schrittweise Regression -- Gewichtete Regression -- Weiterführende Literatur -- Vorhersage mittels Regression -- Risiken bei der Extrapolation -- Konfidenz- und Prognoseintervalle -- Regression mit Faktorvariablen -- Darstellung durch Dummy-Variablen -- Faktorvariablen mit vielen Stufen -- Geordnete Faktorvariablen -- Interpretieren der Regressionsgleichung -- Korrelierte Prädiktorvariablen -- Multikollinearität -- Konfundierende Variablen -- Interaktions- und Haupteffekte -- Regressionsdiagnostik -- Ausreißer -- Einflussreiche Beobachtungen -- Heteroskedastische, nicht normalverteilte und korrelierte Fehler -- Partielle Residuendiagramme und Nichtlinearität -- Polynomiale und Spline-Regression -- Polynome -- Splines -- Verallgemeinerte additive Modelle -- Weiterführende Literatur -- Zusammenfassung -- Kapitel 5: Klassifikation -- Naiver Bayes-Klassifikator -- Warum eine exakte bayessche Klassifikation nicht praktikabel ist -- Die naive Lösung -- Numerische Prädiktorvariablen -- Weiterführende Literatur -- Diskriminanzanalyse -- Kovarianzmatrix -- Lineare Diskriminanzanalyse nach Fisher -- Ein einfaches Beispiel -- Weiterführende Literatur -- Logistische Regression -- Logistische Antwortfunktion und Logit-Funktion -- Logistische Regression und verallgemeinerte lineare Modelle -- Verallgemeinerte lineare Modelle -- Vorhergesagte Werte aus der logistischen Regression -- Interpretation der Koeffizienten und Odds-Ratios
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Lineare und logistische Regression: Gemeinsamkeiten und Unterschiede -- Das Modell prüfen und bewerten -- Weiterführende Literatur -- Klassifikationsmodelle bewerten -- Konfusionsmatrix -- Die Problematik seltener Kategorien -- Relevanz, Sensitivität und Spezifität -- ROC-Kurve -- Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) -- Lift -- Weiterführende Literatur -- Strategien bei unausgewogenen Daten -- Undersampling -- Oversampling und Up/Down Weighting -- Generierung von Daten -- Kostenbasierte Klassifikation -- Die Vorhersagen untersuchen -- Weiterführende Literatur -- Zusammenfassung -- Kapitel 6: Statistisches maschinelles Lernen -- K-Nächste-Nachbarn -- Ein kleines Beispiel: Vorhersage von Kreditausfällen -- Distanzmaße -- 1-aus-n-Codierung -- Standardisierung (Normierung, z-Werte) -- K festlegen -- KNN zur Merkmalskonstruktion -- Baummodelle -- Ein einfaches Beispiel -- Der Recursive-Partitioning-Algorithmus -- Homogenität und Unreinheit messen -- Den Baum daran hindern, weiterzuwachsen -- Vorhersage eines kontinuierlichen Werts -- Wie Bäume verwendet werden -- Weiterführende Literatur -- Bagging und Random Forests -- Bagging -- Random Forest -- Variablenwichtigkeit -- Hyperparameter -- Boosting -- Der Boosting-Algorithmus -- XGBoost -- Regularisierung: Überanpassung vermeiden -- Hyperparameter und Kreuzvalidierung -- Zusammenfassung -- Kapitel 7: Unüberwachtes Lernen -- Hauptkomponentenanalyse -- Ein einfaches Beispiel -- Die Hauptkomponenten berechnen -- Die Hauptkomponenten interpretieren -- Korrespondenzanalyse -- Weiterführende Literatur -- K-Means-Clustering -- Ein einfaches Beispiel -- Der K-Means-Algorithmus -- Die Cluster interpretieren -- Die Anzahl von Clustern bestimmen -- Hierarchische Clusteranalyse -- Ein einfaches Beispiel -- Das Dendrogramm -- Der agglomerative Algorithmus -- Ähnlichkeitsmaße -- Modellbasierte Clusteranalyse
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Multivariate Normalverteilung -- Zusammengesetzte Normalverteilungen (gaußsche Mischverteilungen) -- Die Anzahl der Cluster bestimmen -- Weiterführende Literatur -- Skalierung und kategoriale Variablen -- Variablen skalieren -- Dominierende Variablen -- Kategoriale Daten und die Gower-Distanz -- Probleme bei der Clusteranalyse mit verschiedenen Datentypen -- Zusammenfassung -- Quellenangaben -- Index
Additional Edition:
Print version: Bruce, Peter Praktische Statistik für Data Scientists Heidelberg : o'Reilly,c2021 ISBN 9783960091530
Keywords:
Electronic books.
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https://ebookcentral.proquest.com/lib/th-brandenburg/detail.action?docID=6551753
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