Kurztipps zur Behebung von Fehlern bei Python
Hier finden Sie einige schnelle Tipps zur Behebung von häufigen Fehlern bei der Ausführung von Python-Skripten über die Schnittstelle dieser benutzerfreundlichen Software für statistische Analysen.
Körperfettanteil anhand des BMI prognostizieren, Teil 1
Wäre es nicht schön, etwas vorhersagen zu können, das für Sie wichtig ist? Sicher - und es wäre besonders schön, wenn Sie wüssten, wie genau Ihre Vorhersagen sein werden. Sie finden diese Vorhersagekraft in der Regression, dem allgemeinen linearen Modell (ANOVA), der Versuchsplanung (DOE) und den Entscheidungsbäumen (CART, TreeNet, Random Forests).
Bringen vierblättrige Kleeblätter wirklich so viel Glück?
Erfahren Sie mehr über Odds Ratios und logistische Regression in der Statistiksoftware Minitab. Untersuchen Sie Beziehungen und wie Prädiktoren die Wahrscheinlichkeit von Antworten beeinflussen. Sind vierblättrige Kleeblätter wirklich so viel Glück? Überlegen wir uns, wie schwer es ist, ein 4- (oder sogar 5-) blättriges Kleeblatt zu finden. Sehen Sie, wie wir mit Hilfe von Odds Ratios und einem logistischen Regressionsmodell die Chancen, Glück zu haben, aufdecken!
Mehr als gewöhnliche Business-Intelligence-Dashboards
Minitab kann Ihnen dabei helfen, fortschrittliche Analysen, einschließlich Statistiken, für die Erstellung von BI-Dashboards zu nutzen.
Körperfettanteil anhand des BMI prognostizieren, Teil 2
Sobald Sie ein Modell erstellt haben, das die Beziehung zwischen Ihrer Antwortvariablen und Ihren Prädiktoren beschreibt, können Sie Vorhersagen treffen und die Genauigkeit und Präzision dieser Vorhersagen bewerten.
Welches Regressionsmodell ist für die Instrumentenkalibrierung geeignet?
Verwenden Sie die lineare Regression für die Kalibrierung von Instrumenten? Erfahren Sie, warum die orthogonale Regression besser geeignet sein könnte.
Darum sollten Sie sich bei Prozessfähigkeitsanalysen nicht automatisch auf 30 Teile beschränken
Die Konfidenzintervalle vermitteln ein besseres Gefühl für die Variabilität, und Sie können kostspielige Fehler aufgrund eines geringen Stichprobenumfangs vermeiden.
Bessere, schnellere und einfachere Analysen und Visualisierungen – überall verfügbar
Die Arbeitswelt hat sich im Laufe des letzten Jahres radikal verändert. Organisationen überarbeiten ihre Strategien und richten sich zunehmend digital aus. Dabei gilt es, diesen digitalen Wandel zu beschleunigen und nachhaltig umzusetzen.
Tipps und Tricks für CART
In einem Webinar, stelle ich Tricks für Klassifikations- und Regressionsbäume (CART) in der Minitab Statistiksoftware vor. Lesen Sie weiter, um einen Einblick zu bekommen.
Vorteile einer grafischen Darstellung der Verteilung Ihrer Daten
Nach der Lektüre dieses Blog sind Sie vertrauter mit Nicht-Normalverteilungen und erkennen Sie, welche Vorteile es hat, wenn Sie die Verteilung Ihrer Daten ermitteln.