-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
DES_09.qmd
107 lines (60 loc) · 2.75 KB
/
DES_09.qmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
---
title: "Datenerhebung und Statistik"
subtitle: "Neunter Termin"
format:
revealjs:
theme: fom.scss
logo: fom.jpg
footer: "DES | Karsten Lübke"
chalkboard: true
---
## Zur Erinnerung
✏ Arbeiten Sie aktiv mit.
🤷 Stellen Sie Fragen.
💪 [https://tweedback.de/zf8f](https://tweedback.de/zf8f)
<br>
Hinweise zu den **Prüfungsleistungen** finden Sie in der **Projektgruppe** zur Vorlesung.
Denken Sie an die **Anmeldung**!
## Wie ist Ihre Stimmung heute?
{fig-align="center" width="50%"}
::: aside
Quelle: [@MMagdowski](https://twitter.com/MMagdowski/status/1442743577126264832)
:::
## UN Ziel 9: Industry, innovation and infrastructure
::: center
<iframe src="https://upgrader.gapminder.org/q/64/embed?hasBorder=true&hasOpenSansFont=false" title="66% of people get this question wrong" width="100%" height="500" style="border:none;"></iframe>
:::
## Schlagen Sie die 🤖?
Mission Vorhersage 👉 [https://bit.ly/RegCont](https://bit.ly/RegCont)
{fig-align="center" width="20%"}
## You can't beat 🤖
<br>
::: {.center}
🥇 4698,928 🥇
:::
$$Verbrauch = 8.120,60 - 18,44 \cdot Temperatur$$
## Was beim letzten Mal geschah ...
- Sie können ein lineares Modell aufsetzen und die Ergebnisse interpretieren.
- Sie wissen, was der y-Achsenabschnitt und was die Steigung bedeuten.
- Sie wissen, was das Bestimmtheitsmaß ist.
## Heutiges Thema 🏫
- Sie lernen mit Zufall und Ziehen von Stichproben umzugehen.
$$\hat{\beta} = \beta + \text{(Verzerrung)} + \text{Rauschen}$$
{fig-align="center" width="40%"}
::: {.aside}
Quelle: [David Hood](https://twitter.com/Thoughtfulnz/status/1446972794135216131)
:::
## Regression motivieren (I/II)
- Stellen Sie sich eine Regressionsanalyse wie eine Radiostation vor, die ein Programm sendet.
- Ich empfange dieses *Signal* nur weit entfernt, mit *Rauschen*. Was ich also empfange ist das *Signal* plus *Rauschen*.
- Es gibt diverse Techniken, um aus dem Signal was ich höre, möglichst das gesendete Signal zu extrahieren, das Rauschen zu reduzieren.
## Regression motivieren (II/II)
- Regression funktioniert genau so: Wir haben (fiktive) Daten von Temperatur und Vebrauch und wir wollen den Zusammenhang zwischen diesen Variablen analysieren.
- Das gefundene Modell wird aufgrund des Rauschens nicht perfekt sein.
:::{.aside}
Anregung: [Tay (2022)](https://doi.org/10.1080/26939169.2021.2024777)
:::
## Fallstudie 💻
- Lokal: RStudio durch klick auf `DES_WiSe22.Rproj` starten oder RStudio aufrufen, das letzte Projekt müsste automatisch geladen werden.
- Posit Cloud: In **Ihr** Projekt einloggen.
- `Lego_Fortsetzung.Rmd` im Ordner `fallstudien` öffnen.