SPSS Modeler – Automatische Datenvorbereitung: Was passiert da?

Der SPSS Modeler, die High-End-Statistik-Lösung von IBM SPSS, wartet mit einem vielversprechenden Knoten für die Datenvorbereitung auf: der Automatischen Datenvorbereitung (ADP, Automatic Data Preparation). Datenvorbereitung ist oft der zeitaufwändigste Arbeitsschritt Wer sich schon mal intensiver mit Datenauswertung oder data mining beschäftigt hat, hat sehr wahrscheinlich die Erfahrung gemacht, dass die Datenvorbereitung oft der zeitintensivste Arbeitsschritt … „SPSS Modeler – Automatische Datenvorbereitung: Was passiert da?“ weiterlesen

SPSS Modeler: Maschinenlernen vs. Statistische Modelle

Statistische Modelle beruhen auf mathematische Gleichungen, wobei ein Algorithmus die vorgegebenen Parameter schätzt. Moderner und flexibler sind Techniken zum Maschinenlernen. Sie werden auf Basis minimaler Anforderungen an die Modellstruktur und minimalen Annahmen für das Modell berechnet. Die Form der Beziehungen wird während des Lernprozesses bestimmt. Beispiel: Lineare Regression vs. Neuronales Netzwerk (Neural Network) Falls sich … „SPSS Modeler: Maschinenlernen vs. Statistische Modelle“ weiterlesen

Regressionsmodelle: R², Zielsetzung / Denkmodelle

Meines Erachtens gibt es zwei recht unterschiedliche Arten, mit Regressionsmodellen umzugehen. Das „empiristische“ Vorgehen Die erste, die ich wesentlich häufiger antreffe, geht von der Vorstellung aus: Regressionsmodelle sind dafür da, Zusammenhänge möglichst genau zu „erklären“ bzw. möglichst gute Prognosen zu erstellen. In dieser Denkweise ist R² (der erklärte Varianzanteil) das entscheidende Gütemaß. Wenn Studien vorgestellt werden, … „Regressionsmodelle: R², Zielsetzung / Denkmodelle“ weiterlesen