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Das angepasste R-Quadrat ist ein statistisches Maß, das zur Bewertung der Güte der Anpassung eines Regressionsmodells verwendet wird. Es berücksichtigt die Anzahl der Prädiktoren, um Überanpassung zu vermeiden und eine genauere Beurteilung der Modellleistung zu ermöglichen.
Explorative Datenanalyse (EDA) ist ein Prozess, der die Merkmale eines Datensatzes mithilfe visueller Methoden zusammenfasst, um Muster zu erkennen, Anomalien aufzudecken und die Datenbereinigung, Modellauswahl und Analyse mit Tools wie Python, R und Tableau zu unterstützen.
Die kausale Inferenz ist ein methodischer Ansatz, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen zu bestimmen. Sie ist in den Wissenschaften entscheidend, um Kausalmechanismen jenseits von Korrelationen zu verstehen und Herausforderungen wie Störvariablen zu begegnen.
Die lineare Regression ist eine grundlegende Analysetechnik in der Statistik und im maschinellen Lernen, die die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen modelliert. Aufgrund ihrer Einfachheit und Interpretierbarkeit ist sie grundlegend für prädiktive Analysen und Datenmodellierung.
Die logistische Regression ist eine statistische und maschinelle Lernmethode zur Vorhersage binärer Ergebnisse aus Daten. Sie schätzt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen, und wird häufig im Gesundheitswesen, in der Finanzwelt, im Marketing und in der KI eingesetzt.
Prädiktive Modellierung ist ein anspruchsvoller Prozess in der Datenwissenschaft und Statistik, der zukünftige Ergebnisse durch die Analyse historischer Datenmuster vorhersagt. Es werden statistische Techniken und Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt, um Modelle zur Prognose von Trends und Verhaltensweisen in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing zu erstellen.
