Aktuelles / Blog: #statistik

Was ist eine logistische Regression?

Logistische Regression ist eine Art der statistischen Modellierung, die verwendet wird, um eine binäre Ausgabe eines Ereignisses vorherzusagen. Es wird häufig in Bereichen wie der Vorhersage von Krankheitsrisiken, Kundenzufriedenheit und Werbung eingesetzt. Es ist eine Art von Regressionsanalyse, die ein binäres Ergebnis aus einer Reihe von Variablen vorhersagt. Es wird in der Regel verwendet, um zu bestimmen, ob ein Ereignis eintritt oder nicht, basierend auf einer Reihe von Einflussfaktoren.

Was ist Faktorenanalyse?

Faktorenanalyse ist ein statistisches Verfahren, das zur Untersuchung der Struktur eines Datensatzes verwendet wird. Es wird verwendet, um die Variablen in einem Datensatz zu reduzieren, indem ähnliche Variablen zusammengefasst werden, um eine einzelne Variable zu erzeugen, die als Faktor bezeichnet wird. Dadurch können die Beziehungen zwischen Variablen besser verstanden werden. Es kann auch verwendet werden, um zu bestimmen, welche Variablen am meisten zu einem bestimmten Ergebnis beitragen.

Was ist Extrapolation?

Extrapolation ist ein statistischer Prozess, mit dem man versucht, auf Basis bestimmter vorhandener Daten eine Schlussfolgerung über ein Phänomen oder eine Datenstruktur zu treffen. Es ist eine Methode der Prognose, die auf der Annahme beruht, dass bestimmte Trends, die in den gegenwärtigen Daten vorhanden sind, auch in der Zukunft bestehen werden.

Was ist Datenerhebung?

Datenerhebung ist der Prozess der Sammlung von Informationen, Daten oder Statistiken aus einer Vielzahl von Quellen. Dies kann durch direkte Beobachtung, Befragung, Umfragen, Analysen oder andere Methoden erfolgen. Ziel der Datenerhebung ist es, Daten zu sammeln, um ein bestimmtes Problem zu untersuchen und zu lösen.

Was sind quantitative Methoden?

Quantitative Methoden sind Methoden, die numerische Daten verwenden, um Probleme und Konzepte zu untersuchen. Es gibt viele verschiedene Arten von quantitativen Methoden, darunter Umfragen, Experteninterviews, Deskriptive Statistik, Explorative Datenanalyse, Strukturgleichungsmodellierung, Kausalanalyse, Zeitreihenverarbeitung und mehr. Quantitative Methoden helfen Forschern, komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen zu identifizieren, Zusammenhänge zu verstehen und Schlussfolgerungen zu ziehen.