Diskussion:Bestimmtheitsmaß

message: Was genau soll diese Graphik aussagen? Weiß da wer weiter? Mir ist der Zusammenhang in Hinblick auf diese Graphik auch nicht ganz klar. Grüße.--JonskiC (Diskussion) 15:12, 16. Dez. 2017 (CET)
thread_title:  Graphik 

message: Inwiefern wäre so ein Disclaimer sinnvoll?
Bestimmtheitsmaß
Dieser Artikel setzt folgende mathematischen und philosophischen Begriffe voraus:
* Wahrheit bzw. Wahrer Wert
* Determination (Logik)
* Empirische Varianz
* Methode der kleinsten Quadrate
* einfache lineare Regression
* multiple lineare Regression
Meinungen? 
:Ich würde keinen solchen Disclaimer einbauen, das machen wir bei anderen Artikeln auch nicht. Natürlich muss man immer ein paar Dinge vorraussetzen, es wird ja auch vorrausgesetzt dass der Leser mit arabischen Zahlen im Dezimalsystem rechnen kann, Rechenregeln wie Punkt vor Strich, Brüche, Klammern, Prozentzeichen... Er muss aber nicht alles wissen und verstanden haben was in den Artikeln wie Operatorrangfolge, Aussagenlogik usw. steht, gerade der Artikel Wahrheit enthält viele interressante philosophische Betrachtungen die ich nicht kenne und auch nicht kennen muss um den Artikel Bestimmtheitsmaß zu verstehen. Wenn jemand den Begriff Bestimmtheitsmaß nicht kennt, dann würde ich davon ausgehen dass er auch nicht genau weiß was Varianz ist und wie man eine Kurvenregression macht, vielleicht hat das ja ein Computerprogramm für ihn gemacht und er möchte wissen, was dieser R^2 Wert ist der dabei ausgegeben wird. Wie genau das Computerprogramm die Kurve berechnet hat will er offensichtlich nicht wissen, denn dazu würde er Artikel wie Kurvenregression lesen. Alles was er über Kurvernregression zwingend wissen muss um zu verstehen was der R^2 Wert aussagt würde ich versuchen in Nebensätzen oder ähnliches direkt im Artikel zu erläutern.--Debenben (Diskussion) 15:57, 1. Dez. 2018 (CET)
thread_title:  Meinungen? 

message: Das Bestimmtheitsmaß, auch Determinationskoeffizient (von  determinatio „Abgrenzung, Bestimmung“, bzw. determinare „eingrenzen“, „festlegen“, „bestimmen“  und coefficere „mitwirken“), ist in der Statistik eine wichtige Kennzahl zur formalen Beurteilung der Anpassungsgüte einer Regression. Das Bestimmtheitsmaß beruht auf der Streuungszerlegung, bei der die gesamte Variation der abhängigen Variablen in die (durch das Regressionsmodell) erklärte Variation und in die Variation der Residuen zerlegt wird.
In der einfachen- und multiplen linearen Regression ist das Bestimmtheitsmaß definiert als Verhältnis der „durch die Regression erklärten Variation“ zur „gesamten zu erklärenden Variation“ und zeigt, wie viel Variation in den Daten durch ein vorliegendes lineares Regressionsmodell „erklärt“ werden kann. Das Bestimmtheitsmaß entspricht bei der einfachen linearen Regression und der multiplen linearen Regression dem Quadrat des Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten. Ansonsten existieren unterschiedliche Definitionen, wie zum Beispiel bei den Pseudo-Bestimmtheitsmaßen. Das Bestimmtheitsmaß steht in enger Beziehung zu weiteren Gütemaßen zur Prüfung der Regressionsfunktion, wie z. B zum Standardfehler und zur F-Statistik.
Weil das Bestimmtheitsmaß durch die Aufnahme zusätzlicher Variablen wächst und die Gefahr der Überanpassung besteht, wird für praktische Anwendungen meist das adjustierte Bestimmtheitsmaß verwendet. Das adjustierte Bestimmtheitsmaß „bestraft“ im Gegensatz zum unadjustierten Bestimmtheitsmaß die Aufnahme jeder neu hinzugenommenen erklärenden Variable.
:Ich schlage den (von mir in letzter Zeit stark bearbeiteten) Artikel Bestimmtheitsmaß zur Auszeichnung vor. Vielen Dank auch an Debenben, der optimale Graphiken und eine Animation bereitgestellt hat.--Jonski (Diskussion)  20:31, 8. Mai 2018 (CEST)
replies: text: Mathematische Themen sind wohl nicht so populär. Trotzdem ein sehr schöner Artikel, der den "Laien" mitnimmt und trotzdem in die notwendige Tiefe geht.--Steffen 962 (Diskussion) 01:30, 14. Mai 2018 (CEST)
replies: text: Ich finde das Thema spannend und hatte noch keine Zeit zum genauen Lesen. Eine Einschätzung kommt noch. --WissensDürster (Diskussion) 08:26, 17. Mai 2018 (CEST)

text:   Als Anwender multipler linearer Regressionen mit bis zu 10 Variablen für mehrere tausend Datensätze kann ich dem Artikel das gewählte Prädikat aus Erfahrung zusprechen. Insbesondere der Abschnitt "Grenzen und Kritik" kann dem Leser die Vorsicht beim Interpretieren der Datenanlyse erleichtern. --LoRo (Diskussion) 22:21, 17. Mai 2018 (CEST)
replies: text:  Die Informationen sind super. Allerdings frage ich mich, ob man im Abschnitt Bestimmtheitsmaß#Missverständnisse,_Grenzen_und_Kritik nicht hätte Fließtext schreiben können. Die vielen Aufzählungspunkte machen es nicht unbedingt übersichtlicher. Wenn "Pseudo-Bestimmtheitsmaß" einen Abschnitt hat, wieso brauchen wir es dann nochmal unter "siehe auch"? Und die Idee von "Bestimmtheitsmaß in R" ist zwar gut, aber wird auch nirgends erklärt. Also war ist R? Und wieso braucht man nun die Statistiksoftware zur Veranschaulichung? Ich bin zwar ein großer Fan von R, allerdings hätte doch ein Link auf ein Wikibook-Kapitel oder ähnliches auch gereicht. Es fehlt insgesamt ein roter Faden in der Textstruktur, nicht umsonst wird immer wieder der Umstand mit den zusätzlichen erklärenden Variablen erwähnt. Zu Beginn, in der Geschichte, dann in der Adjustierung. Der Artikel scheint so aufgebaut, als würde der Leser sowieso nur abschnittweise nachschlagen. Wer aufmerksam ließt erinnert sich an Informationen auf vorangegangen Abschnitten. Es gibt auch noch sprachliche Kleinigkeiten, obwohl schon viele für Exzellent votierten steht immer noch "In einem solchen Fall kann[sic können] die unabhängigen Variablen unentdeckte Erklärungskraft enthalten". So, zusammenfassend: Ich bin absolut fasziniert von dem Artikel, sehr gute Arbeit! Vielleicht könnte sprachlich noch etwas nachgebessert werden. lg --WissensDürster (Diskussion) 12:47, 20. Mai 2018 (CEST)
replies: text:  Danke für deine Anmerkungen und dein Lob WissensDürster! Ich werde versuchen sprachlich noch nachzubessern, falls mir noch etwas auffällt. Bzgl. des Siehe-auch-Abschnittes hast du Recht. Ich habe ihn entfernt. Den Kritik-Abschnitt im Fließtext zu schreiben halte ich für schwer, da doch sehr unterschiedliche Mängel dieses Maßes aufgezeigt werden, die nicht direkt in Verbindung miteinander stehen. R zur Veranschaulichung halte ich gerade für Anfänger für sinnvoll, die das Bestimmtheitsmaß im einfachen Fall und mit einem einfache Beispiel berechnen wollen. Außerdem bin ich ebenfalls ein großer Fan von R;) Beste Grüße.--Jonski (Diskussion)  11:51, 22. Mai 2018 (CEST)

text: Solche Gründe könntest du im R-Abschnitt anführen. Denn ein einfaches, und wie ich finde anschauliches, Rechenbeispiel hattest du ja schon oben Bestimmtheitsmaß#Rechenbeispiel. Im Vergleich dazu wird nicht ganz klar, wieso das nun nochmal in einer Statistik-Software erklärt wird (PS: du könntest auch nochmal tatsächlich das zuvor erklärte in R umsetzen). "Wir machen das jetzt in R, weil in der Praxis immer mit großen Datenmenegen gearbeitet wird, und man dafür PC/Software braucht; weil R einach, leicht verständlich, gratis ist etc. lg --WissensDürster (Diskussion) 12:42, 23. Mai 2018 (CEST)
thread_title:  Auszeichnungskandidatur vom 08. Mai 2018 bis zum 30. Mai 2018 

message: Fehlt, vergleiche http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/bayes_R2_v3.pdf biggerj1 (Diskussion) 17:45, 8. Nov. 2023 (CET)
thread_title:  Bayesscher R2 

message: Sind es nur 2 Varianten oder sollten die Unterabschnitte unter Variante 1 separat aufgeführt werden? biggerj1 (Diskussion) 07:56, 27. Nov. 2023 (CET)
thread_title:  Varianten