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).
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.
Prädiktive Analysen und Bestimmen der Aufenthaltsdauer eines Patienten bei der Aufnahme
Erfahren Sie, wie historische Daten aus einem Krankenhaus verwendet werden können, um die Verweildauer eines Patienten auf der Grundlage von Informationen, die Sie bei seiner Ankunft kennen, genau vorherzusagen.
Prädiktive Analysen mit der Regression in der Minitab Statistiksoftware – Teil I
Erfahren Sie, wie Minitab Statistical Software die Erstellung, Überprüfung und Visualisierung eines Vorhersagemodells einfacher denn je macht.
Was sind t-Werte und p-Werte in der Statistik?
Nachdem Sie ein lineares Modell mit einer Regressionsanalyse, ANOVA oder DOE angepasst haben, müssen Sie ermitteln, wie gut das Modell ist.
Wie interpretieren Sie ich das R-Quadrat in Regressionanalysen?
Nachdem Sie ein lineares Modell mit einer Regressionsanalyse, ANOVA oder DOE angepasst haben, müssen Sie ermitteln, wie gut das Modell ist.