Fehlerbehandlung in R: Debugging mit RStudio

Markus Berroth Blog, Data Science, Statistik

In der Blog-Reihe „Fehlerbehandlung in R“ geht es um effizientes und systematisches Überprüfen von R-Code. Den Beginn macht das Finden von Fehlern durch Debugging, weiter geht es mit der Handhabung von Fehlern und endet mit Unit-Testing, das zum Überprüfen von korrekter Funktionalität von R-Code dient. Die Reihe startet mit Debugging in R, wobei Debugging ein breitgefächertes Thema ist. Dieser Artikel …

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Methoden Einführung: der t-Test

Jakob Gepp Blog, Statistik

Einer der am häufigsten verwendeten statistischen Tests ist der t-Test. Er kann unter anderem dazu genutzt werden, zu prüfen, ob der Mittelwert einer Zufallsvariable einem bestimmten Wert entspricht. Auch kann er für den Vergleich zweier Mittelwerte herangezogen werden. Wie bei jedem anderen statistischen Test auch, müssen gewisse Voraussetzungen erfüllt sein, damit der t-Test sicher eingesetzt werden kann: Normalverteilung der Zufallsvariablen …

Abbildung Deep Learning

Deep Learning – Teil 1: Einführung

Sebastian Heinz Blog, Data Science

Deep Learning ist aktuell einer der spannendsten Forschungsbereiche im Machine Learning. Für eine Vielzahl von Fragestellungen liefern Deep Learning Modelle State-of-the-Art Ergebnisse, vor allem im Bereich der Bild-, Sequenz- und Spracherkennung. Weiterhin findet Deep Learning erfolgreich Anwendung in der Fahrzeugkonstruktion (selbstfahrende Autos), in der Finanzwelt (Aktienkursvorhersage, Risikoprognose, automatische Handelssysteme), in der Medizin (maschinelle Bilderkennung von Karzinomen) und Biologie (Genomik), im e-Commerce (Recommendation Systeme) und …

Einführung in die nicht-parametrische Statistik: der Wilcoxon-Rangsummen-Test

Alexander Darrall Blog, Statistik

Niederländer lieben Käse, Holzschuhe und am liebsten sitzen sie hinter dem Steuer ihres Wohnwagens! Oder? Will man solche Vorurteile (seriös) untersuchen, muss man dazu Daten erheben. So könnte man die jährliche Fahrzeit im Wohnwagen bei Niederländern und beispielsweise Deutschen erfassen und im Anschluss überprüfen, ob sich beide Nationen im Mittel bei der Fahrzeit unterscheiden. Dafür bietet sich als erstes der …

Schlüsselkennzahl: Preiselastizität der Nachfrage

Daniel Lüttgau Blog, Data Science

Preismanagement ist in den vergangenen Jahren zunehmend in den Fokus von Geschäftsführungen gerückt(1). Verbunden ist diese Entwicklung mit der Hoffnung, mit gezielter Preisgestaltung einen zentralen, aber vernachlässigten Profittreiber identifiziert zu haben. Tatsächlich bestätigen Experten, dass Preismanagement in der Vergangenheit häufig unter unzureichender Aufmerksamkeit gelitten hat (2,4). Unterentwickelte Preissetzungsexpertise und ausbaufähige Preisstrategien sind die Folge. Die Bedeutung vom richtigen Preismanagement Preise …

Data Science mit R

Sebastian Heinz Blog, Data Science

Data Science, Big Data, Machine Learning – die rasante Entwicklung von Computern, Massenspeichern und korrespondierenden Technologien wirft seit geraumer Zeit ein neues Licht auf die Speicherung und Auswertung von Daten strukturierter und unstrukturierter Art. Insbesondere der Begriff „Big Data“, der mittlerweile eher inflationär verwendet wird, war ein Buzzword ganzer Industrien. Im gleichen Atemzug zu Begriffen wie Data Science, Machine Learning und …

Web-Applikationen mit R und R Shiny

Tobias Krabel Blog, Data Science

Seit einiger Zeit ist mit Shiny ein Paket für die Statistiksoftware R verfügbar, mit dessen Hilfe man ansprechende, interaktive Webapplikationen erstellen und hierbei auf den kompletten Funktionsumfang von R zugreifen kann. Mit Hilfe des R Paketes Shiny lassen sich schnell HTML/JavaScript-basierte, interaktive Webapplikationen erstellen. Die möglichen Anwendungsszenarien sind vielfältig: Reporting, Deployment von statistischen Analysen, interaktive Visualisierungen von Datenbeständen. Bei der …

Reporting mit R und R Markdown: A Whisky Guide

Fabian Müller Blog, Data Science

Wir bei STATWORX lieben Daten. Und wir genießen von Zeit zu Zeit gerne ein Gläschen guten schottischen Single Malt Whisky unter Kollegen. Vor einiger Zeit hatten die Kollegen von Revolution Analytics einen interessanten Blog-Beitrag zum Thema k-Means Clustering von Single Malt Whiskies veröffentlicht, den wir aufmerksam studiert haben. Ebenfalls wurde kürzlich eine aktualisierte Version von RStudio veröffentlicht, die ein umfangreiches …

Faktorenanalyse mit binären Items in SPSS

Sebastian Heinz Blog, Statistik

Die Annahme multivariat normalverteilter Items bei der Durchführung einer exploratorischen Faktorenanalyse (EFA) verhindert, streng genommen, die Verwendung von binär skalierten Items (0/1-Codierung). Zwar entspricht der Pearson-Korrelationskoeffizient zwischen zwei binären Items dem Phi-Koeffizienten, der Stärke und Richtung des Zusammenhangs zwischen zwei binären Items misst, jedoch ist aufgrund des limitierten Wertebereichs eines binären Items die geforderte Verteilungsannahme einer multivariaten Normalverteilung klar verletzt. …

Korrelierte Zufallszahlen in R

Sebastian Heinz Blog, Statistik

Das Erzeugen von korrelierten Zufallsvariablen ist einer der Kernpunkte bei der Programmierung von Simulationen. Aktienrenditen, Zeitreihen, MCMC-Algorithmen und viele weitere Verfahren verwenden können durch das Erstellen korrelierter Zufallszahlen verwendet werden. Zerlegen der Korrelationsmatrix Korrelierte Zufallszahlen können durch Multiplikation der n x p Matrix der Zufallswerte mit der gewünschten Cholesky-zerlegten Korrelationsmatrix C der Zufallswerte erzeugt werden. Eine Cholesky-Zerlegung lässt sich in …