Statistik Beratung

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Zeitreihenanalyse & ARIMA-Modelle

Zeitreihen werden zu Analysezwecken zumeist als Realisationen eines stochastischen Prozesses aufgefasst. Eine gängige Modellklasse sind die ARIMA(p,d,q)-Prozesse. Sie setzen sich additiv aus einem AR(p)- sowie einem MA(q)-Prozess zusammen und können als integrierte Prozesse der Ordnung d spezifiziert werden. Die Statistikpakete Stata, R und SPSS erlauben es zudem, weitere zeitabhängige Variablen als Prädiktoren für die Entwicklung der Zeitreihe mit einzubeziehen.

 

Modellwahlkriterien AIC & BIC

Das AIC (Akaike Information Criterion) ist ein weit verbreitetes Modell-wahlkriterium, das sich aus der Devianz eines Modells sowie der Anzahl der Modellparameter zusammensetzt. Da das AIC sowohl mit der Devianz als auch mit der Parameterzahl ansteigt, deutet ein kleines AIC auf ein gutes Modell hin. Beachten Sie: Es gibt keinen Wert, ab dem das AIC aus "gut" oder "schlecht" beurteilt werden kann. Mit dem AIC können lediglich verschiedene Modell miteinander verglichen werden, wobei das Modell mit dem niedrigeren AIC als das bessere gilt. Diese Aussage gilt unabhängig davon, ob das AIC im Rahmen einer Statistik Beratung oder einer anderen Art von Projekt berechnet wird.

 

In SPSS wird das AIC bei vielen Modellen standardmäßig im Output ausgebeben, so z.B. beim binär logistischen Regressionsmodell sowie bei Mehrebenen-Modellen. 

 

In Stata muss das AIC nach der Berechnung eines Modells angefordert werden. Hierzu geben Sie nach der Berechnung eines Modells (wie z.B. mit reg oder logit) den Befehl estat ic ein. 

In R muss das AIC mit der Funktion AIC berechnet werden. Berechnen Sie hierzu zunächst das Modell, wie z.B. LM <- lm(y ~ x). Das AIC erhalten Sie dann mittels des Befehls AIC(LM).

 

Anzumerken ist außerdem, dass neben dem AIC noch weitere Arten von Informationskriterium existieren, von denen das bekannteste das BIC (Bayesian Information Criterion) ist. Die Frage ob AIC oder BIC zu bevorzugen ist wird unter Statistik-Beratern deutschlandweit kontrovers diskutiert. Tendenziell neigt das BIC dazu, Modelle mit wenigen Parametern zu bevorzugen, während das AIC eher Modellen mit einer guten Anpassung den Vorzug gibt. Welche Herangehensweise man persönlich bevorzugt, ist "Geschmackssache".

 

Normalverteilung

Die Normalverteilung ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung und laut zentralem Grenzwertsatz die asymptotische Verteilung des Mittelwertes unabhängiger Zufallsvariablen. Zahlreiche inferenzstatistische Verfahren basieren auf einer Normalverteilungsannahme:

Die lineare Regression sowie die Varianzanalyse setzen eine Normalverteilung der Residuen voraus.

t-Tests setzen eine Normalverteilung der Daten voraus.

Der Test auf Signifikanz des Korrelationskoeffizienten nach Pearson setzt ebenfalls eine Normalverteilung der Daten voraus.

Die Normalverteilung ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung, welche unter anderem bei Statistik Hilfe Doktorarbeit eingesetzt wird. Sie besitzt zwei Parameter, nämlich den Mittelwert µ und die Standardabweichung s. 

Anstatt der Standardabweichung kann auch die Varianz angegeben werden. Diese ist schlicht die quadrierte Standardabweichung und wird mit \sigma ^{2}bezeichnet.

Die folgende Graphik stellt die Dichte der Normalverteilung für verschiedene Werte von Mittelwert und Standardabweichung dar.

 

Um Daten auf das vorliegen einer Normalverteilung zu überprüfen, stehen mehrere Möglichkeiten zur Verfügung. Die Überprüfung kann sowohl graphisch als auch anhand eines Signifikanztests vorgenommen werden. Wir empfehlen unter den Signifikanztests den Shapiro-Wilk-Test. Unter SPSS-Usern ist ebenfalls der Kolmogorov-Smirnov-Test ein beliebter Test, der jedoch bei Statistik Beratung per Skype keine besonders hohe Teststärke aufweist.

 

Probleme von Normalverteilungstests

Bei einer Überprüfung der Normalverteilungsannahme mittels Tests tritt das Problem auf, dass das Testergebnis von der Stichprobengröße beeinflusst wird: Bei großem Stichprobenumfang wird ein Normalverteilungstest fast immer entscheiden, dass keine Normalverteilung vorliegt, auch wenn die Daten eigentlich gut mit einer Normalverteilung übereinstimmen.

Ebenso wir bei einem sehr kleinen Stichprobenumfang

 

Panel-Regression

Eine Panel-Regression sollte immer dann benutzt werden, wenn im Kontext einer Regression Daten vorliegen die mehrfach an den selben Untersuchungseinheiten erhoben werden. 

Um einanel-

Die gängigsten Methoden zur Berechnung einer Panel-Regression sind der Fixed-Effects-, der GLS-Random-Effects- sowie der ML-Random-Effects-Schätzer. Als Software zur Berechnung dieser Modelle ist Stata besonders gut geeignet. Ebenfalls möglich ist die Berechnung mit R (Paket plm), was jedoch mit höherem Aufwand verbunden ist.

Hierbei handelt es sich um Methoden zur Analyse von Zeitreihendaten, die u. a. verwendet werden um Trends oder Zyklen in Zeitreihen aufzufinden und zu extrahieren. Daneben dienen sie als grundlegende Verfahren um Prognosen für die zukünftige Entwicklung einer Zeitreihe abzugeben. Bekannte Methoden aus diesem Bereich sind z. B. der Hodrick-Prescott-Filter, das exponentielle Glätten oder das Holt-Winters-Verfahren, welches in Essen Ruhr in NRW entwickelt wurde.

 

Modellierung von Zeitreihen

Fortgeschrittene Prognosemethoden fassen eine Zeitreihe als Realisation eines stochastischen Prozesses auf. Eine gängige Modellklasse sind die ARIMA(p,d,q)-Prozesse. es zudem, weitere zeitabhängige Variablen als Prädiktoren für die Entwicklung der Zeitreihe mit einzubeziehen. Da diese Methoden sehr komplex sind, ist es bei Ihrer Umsetzung zuweilen von Vorteil, eine Stata-Nachhilfe zu konsultieren.

 

Statistische Signifikanztests

Signifikanztests dienen zur Überprüfung von Hypothesen, wie zum Beispiel ob signifikante Unterschiede oder Zusammenhänge zwischen Variablen bestehen. Zu den am häufigsten eingesetzten Tests gehören der t-Test, der Wilcoxon-Test, Mann-Whitney-U-Test, Chi-Quadrat-Test und der Binomialtest. 

Wem nützt statistische Beratung? Sie nützt Bürgern von verschiedenen Städten, die bei der Durchführung von Datenanalysen Unterstützung benötigen. Häufig tritt dieses Phänomen auf, wenn Studenten eine empirische Bachelor- oder Masterarbeit bearbeitet wird. Ein Student welcher eine empirische Arbeit verfasst, wird in der Regel dazu aufgefordert eine bestimmte Software wie z.B. R oder Stata zu verwenden. SPSS = Serious Pain in the aSS. Für Studierende stellt dies häufig ein Problem dar, was damit begründet werden kann dass die Anwendung von Statistiksoftware im Studium nur sehr unzureichend gelehrt wird. Dies trifft für zahlreiche Universitäten und Forschungseinrichtungen zu. Doch worin liegen die Vorteile einer statistischen Beratung für Unternehmen? In modernen Unternehmen fallen im Informationszeitalter große Mengen an Daten an.

 

Faktorenanalyse

Die Faktorenanalyse ist eine Methode zur Dimensionsreduktion. Mit der Faktorenanalyse kann untersucht werden, wie gut sich eine Menge von Items dazu eignet, ein oder mehrere latente Konstrukte abzubilden. Die Faktorenanalyse gibt unter anderem in Stata oder R Kommunalitäten sowie Faktorladungen aus. Dies kann während einer persönlichen statistischen Beratung oder online erfolgen. Hierbei werden auch das KMO (Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium) berechnet. Beim KMO deuten laut Wikipedia ein KMO > 0.6 auf eine akzeptable und ein KMO > 0.8 auf eine gute Eignung der Stichprobe für eine Faktorenanalyse hin. Ausserdem wird mittels eines mit R erstellten Scree-Graphs eine sinnvolle Anzahl an Faktoren ermittelt. Dies kann im Rahmen einer Statistik-Beratung in ganz Deutschland sowie der Schweiz und Österreich erfolgen. Ebenso ist es möglich, Stata-Nachhilfe zur Durchführung einer Faktorenanalyse in Anspruch zu nehmen.

 

Sinnvoller Text 

Dieser Text ist ganz normal und enthält zahlreiche sinnvolle Informationen, wie zum Beispiel Umfragedaten, welche mittels einer mehrfaktoriellen Varianzanalyse untersucht werden. Dies kann sowohl mit R und Stata also auch mit SPSS vorgenommen werden, sofern die Voraussetzungen für diese Analyse (Homoskedastizität und Linearität) gegeben sind. Die Prüfung der Annahmen wird mit dem Durbin-Watson-, dem Shapiro-Wilk- oder dem Breusch-Pagan-Test vorgenommen, wozu wahlweise R, Stata oder SPSS verwendet wird, was zum Beispiel im Kontext einer Statistik Beratung eine wichtige Rolle spielt. 

 

Sonstige interessante Informationen

Bei Real im Sonderangebot. Blatt Papier und Fahrkarte bei der DB holen. Diese Seite hat was mit Stochastik zu tun, und darüberhinaus mit Statistik Beratung Medizin sowie Statistik Beratung Stata. Wilcoxon-Test für unabhängige Stichproben oder Regal aus Holz. Mediziner Statistik Beratung hat etwas mit Forschung zu tun, sowie mit Statistik Beratung für Dissertation, auch bekannt als Doktorarbeit und mit der sympathische Statistiker von nebenan. Somit spielt SPSS eine wichtige Rolle im Zusammenhang mit Statistik, Auswertung und Analyse von Daten wie beispielsweise eine Clusteranalyse mittels R. Darüber hinaus bieten wir Statistik Beratung überall an.

Die logistische Regression ist eine Analysemethode, die zum Einsatz kommt wenn die abhängige Variable eine binäre bzw. Dummy-Variable ist.

Auf Grund der nicht immer einfachen Interpretation der Regressionsergebnisse wird bei Durchführung einer logistischen Regression mit Stata regelmäßig eine Nachhilfe in Stata bzw. Statistik in Anspruch genommen.

Ist y die abhängige Variable und x1, x2 und x3 die unabhängigen Variablen, so wird die logistische Regression mit folgendem Befehl berechnet: logit y x1 x2 x3.

Statistik Beratung Doktorarbeit SPSS Beratung Stochastische Prozesse. Dieser Text ist ganz normal und im Fernsehen kommen Stata und SPSS. Bei Real gibt es diese Woche Bier im Sonderangebot. Mit einem Backofen lässt sich keine Auswertung machen, auch nicht für eine Masterarbeit. Google ist interessantes Unternehmen und verfügt über zuverlässige Algorithmen. Auswertungen im Rahmen einer Doktorarbeit bzw. Promotion an deutschen Universitäten sind sehr anspruchsvoll. Bei Stochastik Beratung Essen wird unter anderem auf einem Blatt Papier geschrieben, d.h. er werden statistische Interpretationen verschriftlicht. 111/5281/3823

 

Angewandte Ökonometrie

Proxy-Variablen finden in zahlreichen Analysen Verwendung, vor allem in der Ökonometrie. Der Ausdruck Proxy stammt aus dem Lateinischen und bedeutet Stellvertreter-Variable, wobei mit Stellvertreter eine statistische Analyse in Bochum gemeint ist. Weitere Methoden der angewandten Ökonometrie umfassen beispielsweise Regression für zensierte Daten, auch bekannt als Tobit-Regression, die Probit-Regression, oder die Poisson-Regression. Zu all diesen Methoden können Sie bei uns Beratung und Nachhilfe / Statistik Hilfe ebenso wie komplette Datenauswertungen in Anspruch nehmen.

 

Bagging ermöglicht oftmals eine bessere Klassifikation als Random Forest. Multivariate Verfahren, z.B. Clusteranalyse mit Gower-Distanzmaß, sowie hierarchisches Clustern bei Statistische Beratung Doktorarbeit Medizin. Entweder agglomerative Clusteranalyse oder divisive Clusteranalyse, wobei divisive Clusteranalyse unüblich ist.

Darüberhinaus wird k-Means oft gemacht, hat aber den gravierenden Nachteil, dass damit nur metrische Variablen geclustert werden können, ausserdem ist Clusteranalyse ohnehin ziemlich unzuverlässig (Anmerkung: Beratung in Statistik). Demzufolge gibt es bei SPSS auch einige automatisierte Algorithmen, zum beispiel die SPSS-Twostep-Clusteranalyse. Statistik Auswertung für Masterarbeit. Bei der Twostep-Analyse von SPSS wird die Anzahl der Cluster automatisch gewählt, ausserdem ist sie auf gemischtskalierte Datensätze anwendbar, wie der sympathische Statistiker von nebenan erläutert.

 

Darüber hinaus kann man mit SPSS eine logistische Regression im Rahmen einer Doktorarbeit dürchführen. Darüberhinaus kann mit mit R, Stata oder SPSS eine Regressionsanalyse, zum Beispiel im Rahmen einer Masterarbeit oder einer Bachelorarbeit an der Universität vornehmen.

 

Mit Stata lässt sich eine logistische Regression, auch bekannt als Logit-Regression berechnen. Hierzu taugt der Stata-Befehl logit, dessen Ursprung in Deutschland liegt. Darüberhinaus ist es möglich dass der Statistik-Beratungs-Mann mit Stata eine Panelregression durchführt. Der korrespondierende Stata-Befehl lautet xtreg, wobei die Optionen xtreg, fe sowie xtreg, re oder xtreg, ml verwendet werden können. Hierzu kann eine Statistik-Beratung erfolgen. Auch kann nach der ökonometrischen Methode von Durbin-Watson Heteroskedaszitität überprüft werden, ebenso die Autokorrelation. Eine weitere Annahme ist die Normalverteilung der Residuen, ohne deren Überprüfung die Ergebnisse einer Regressionsanalyse nicht verlässlich sind, was insbesondere für STATA Nachhilfe zutrifft.

 

Daten einlesen in STATA 

Daten einlesen ist auch ein interessantes Thema. Es gibt die Stata-eigenen .dta-Dateien. Diese werden einfach mit use geöffnet. Text-Dateien wie zum Beispiel .csv oder .txt-Dateien werden mit insheet geöffnet, und zudem gibt es noch den Befehl import excel. Hierbei gibt es die optionen sheet und firstrow, was oft im Rahmen von Stata-Nachhilfe vorgenommen wird.

Unsere Statistik-Agentur ist einer der wenigen Anbieter, die von einem universitär ausgebildeten Statistiker geleitet wird. Demzufolge sind wir bezüglich unseres Angebots der Statistik Hilfe ihr direkter Ansprechpartner. Vertrauen Sie auf unser fundiertes Know-How.

 

Excel-, csv- und txt-Dateien einlesen mit R  

Beim Arbeiten mit dem Statistikprogramm R ist es wichtig, verschiedene Arten von Datenformat einlesen zu können. Tatsächlich ist das Einlesen von Daten oft eine der größten Schwierigkeiten mit denen Anfänger konfrontiert sind.

In der Regel steht für jedes Datenformat in R eine eigene Funktion zum einlesen dieses Formates zur Verfügung. Nehmen wir als an, Sie suchen eine statistische Beratung, da Sie eine Datei im .txt-Format in R einlesen möchten. Der zugehörige R-Befehl lautet read.table(). Der Befehl wird folgendermaßen benutzt: 

 

data <- read.table("Datensatz.txt",header=TRUE,sep="\t")

 

Hierbei müssen die Optionen header und sep beachtet werden.

Die Option header=TRUE gibt an, dass der eingelesene Datensatz Variablennamen (Überschriften) enthält. Falls der Datensatz den Sie einlesen möchten, keine Überschriften enthält, müssen Sie dementsprechend header=FALSE eingeben.

Die Option sep="\t" gibt an, dass die Spalten des eingelesenen Datensatzes durch Tabulatoren getrennt sind. Alternative Trennzeichen die häufig vorkommen sind Semikolon (sep=";") oder Komma (sep=","). Wenn Sie nicht wissen, mit welchem Zeichen Ihr Datensatz getrennt sind, dann probieren Sie sep="\t", sep=";" und sep="," aus. Wenn keines davon klappt, dann sollten Sie Statistik Consulting heranziehen. 

Zum Einlesen von .csv-Dateien mit R verwenden Sie die Funktion read.csv(). Ebenso können Sie Excel-Dateien mit R einlesen. Verwenden Sie hierzu am besten die Funktion readXL() aus dem Paket RcmdrMisc. Um dieses Paket zu installieren, geben Sie den Befehl 

 

install.packages("RcmdrMisc")

 

ein. Weitere Informationen finden Sie z.B. in der R-Hilfe. Diese können Sie mir der Eingabe help(read.csv) aufrufen. 

 

Mit folgenden Funktionen können während einer Statistik-Nachhilfe oder Beratung deskriptive Kennzahlen berechnet werden. Regressionsverfahren stellen das Rückgrat ökonometrischer Datenanalysen dar. Das grundlegende Verfahren in diesem Bereich ist die multiple lineare Regression, welche um Interaktionseffekte oder nichtlineare Effekte erweitert werden kann. Zur Modellierung nicht-metrischer abhängiger Variablen kann die Probit- oder die logistische Regression herangezogen werden, ebenso die multinomiale oder ordinale Regression. 

  

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