DES_10.qmd

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title: "Datenerhebung und Statistik"
subtitle: "Zehnter Termin"
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## Zur Erinnerung

✏ Arbeiten Sie aktiv mit.

🤷 Stellen Sie Fragen.

💪 [https://tweedback.de/zkpn](https://tweedback.de/zkpn)

<br> 
Hinweise zu den **Prüfungsleistungen** finden Sie in der **Projektgruppe** zur Vorlesung.

## Wie ist Ihre Stimmung heute?

![](img/Skala_kuenstliche_Intelligenz.png){fig-align="center" width="40%"}


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Quelle: [@mhaseneyer](https://twitter.com/mhaseneyer/)
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## Hausarbeit

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Anmeldung nicht vergessen!

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[via GIPHY](https://giphy.com/gifs/please-hurry-13sozYO4hmSMUw)
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## Tipps für den Vorlesungserfolg

- Kommen Sie zur Vorlesung!

- Vermeiden Sie Ablenkung.

- Arbeiten Sie die Vorlesung von Anfang an **vor** und nach. Nutzen Sie dafür die Studienbriefe.

- Stellen Sie Fragen.

- Unterstützen Sie sich gegenseitig.


## UN Ziel 10: Reduced inequalities

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<iframe src="https://upgrader.gapminder.org/q/71/embed?hasBorder=true&hasOpenSansFont=false" title="81% of people get this question wrong" width="100%" height="500" style="border:none;"></iframe>
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## Was bisher 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.
- Sie kennen die Unsicherheit der Schätzung und können ein Konfidenzintervall interpretieren.
- Sie können eine Nullhypothese prüfen und den p-Wert interpretieren.


## Heutiges Thema &#127979;

- Regression mit kategorialen unabhängigen Variablen
- Multiple lineare Regression

![](img/LM.jpeg){fig-align="center" width="50%"}

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Quelle: [\@molivarego](https://twitter.com/molivarego/status/1405660338448605185/photo/1)
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## Was Sie lernen &#x1F469;&#x200D;&#x1F3EB; 

- Sie können die Modellzusammenfassung interpretieren.
- Sie können die Koeffizienten zu unterschiedlich skalierten unabhängigen Variablen interpretieren.
- Sie wenden die lineare Regression mit einer oder mehreren unabhängigen Variablen an.
- Sie können zwischen verschiedenen Regressionsmodellen auswählen.


## Fallstudie &#x1F4BB;

- 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.

## Ethische Fragen

- Auf Grundlage von $\hat{y}$ können z.B. *Scorings* innerhalb algorithmischer Entscheidungssysteme erfolgen.

- U.a. dadurch formen Daten und ihre Analyse auch unsere Welt.

- Wollen wir das? Wo, wo nicht? Was ist dabei wichtig?