Machine Learning mit R und caret: GBM optimieren (Gradient Boosting Machine)

Das Maschinelle Lernen vereinigt Methoden aus unterschiedlichen Fachbereichen. Während Ansätze der klassischen Statistik eher auf Hypothesentests ausgelegt sind, steht beim Data Mining oft die Ableitung von praxisrelevanten Erkenntnissen aus vorhandenen Daten im Vordergrund, und das Machine Learning zielt auf die Anwendung der „trainierten“ Modelle auf zuvor nicht gesehene Daten – sprich Vorhersagen. Bei den jeweils … „Machine Learning mit R und caret: GBM optimieren (Gradient Boosting Machine)“ weiterlesen

Signifikanztests bei Mehrfachantworten in SPSS

Kann man bei Mehrfachantworten Signifikanztests ausführen? Mehrfachantworten setzen sich typischerweise aus mehreren Variablen zusammen. Z. B. könnte in drei Variablen erfasst werden, welche Zeitungsarten jemand liest: Tageszeitung, Wochenzeitung, Fachzeitschrift. Nun wollen wir wissen, ob es bei den Lesegewohnheiten Geschlechtsunterschiede gibt bzw. anders formuliert, ob Lesegewohnheiten und Geschlecht von einander unabhängig sind.   Chi-Quadrat-Test für Kreuztabellen … „Signifikanztests bei Mehrfachantworten in SPSS“ weiterlesen