Ist alles klausurrelevant?
Denkt ihr es ist eine 2 drin,wenn ich nur mit beiden Altklausuren reingehe?
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Danke für das Feedback. Kannst du deine Lösungen posten/mir schicken ? Danke 😊
Ist meine letzte Klausur muss sie bestehen? Wie sollte ich vorangehen, wenn ich mich noch nie mit dem Thema befasst habe. Werde zwei Wochen Zeit haben um mich für die Klausur vorzubereiten. Danke schon mal
Wie lernt ihr für das Fach? Macht ihr alle die PC-Übung ? Die Vorlesung selber und das Übungsskript sind ja so schon ziemlich viel
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Welche PC Übung meint ihr?
Ich werde genau 2 Wochen für die Klausur haben. Wie sollte ich am besten voran gehen? Habe mich noch nie mit dem Thema befasst, ist es gut machbar wie ist es von der Schwierigkeit?
Hey, gibt es für das Fach eigentlich schon einen (vorläufigen) Termin?
12.08.
Gibt es eigentlich schon Lösungen zur Übung ? Also nicht diese R-PC Übung sondern die zu den 2 Übungsblättern.
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Die Klausur ist nicht mehr Open Book, man darf nur noch 3 Seiten handschriftlich mitnehmen
Frag mich wirklich wie man den Stoff auf 3 Seiten reduzieren soll 😅😅🙃
kennt ihr euch alle bei den vielen Dokumenten in der Übung im digicampus überhaupt aus?! da sind 1000 Sachen hochgeladen
Ist die Klausur machbar ohne Vorkenntnisse aus der Statistik 1 und 2 Veranstaltungen?
naja, du solltest schon Begriffe wie "Korrelation" usw. kennen.
What the fuck?? Ich check garnichts, wie installiert man dieses R und wo soll man überhaupt anfangen ?
Hast du Statistik 1 und 2 nicht belegt?
Ist bei uns noch das CHART und CHAID Verfahren relevant?
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alles klar danke
Kam dran.
Wie fandet ihr die Klausur?
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Ich fand’s ehrlich gesagt nicht ganz so fair. Die Zeit hat alle mal nicht gereicht und der Anspruch ist deutlich gestiegen im Vergleich zu den letzten zwei Klausuren. Mir war zwar bewusst, dass teilweise neue Sachen dran kommen, aber dass es dann doch so viel war nicht.
Ja seitdem was mit R ist, ist es echt hart. SPSS war easy-peasy. Man hat damals echt nix kapieren müssen unud ist durch abpausen zu ner lässigen 1,7 gekommen
Hat jemand Lösungen zu den Altklausuren SS18 und WiSe 18/19 und könnte die bitte hochladen? Das wäre echt stark!!
Die hat keiner und daher kann sie auch keiner hochladen
Ergebnisse sind da
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3,3
3,7
Könnte jemand mal erzählen, was letztes Jahr in der Klausur so alles drankam und wie man hier am besten Vorgehen sollte?✌🏽
Es kam genau das dran, was diesmal nicht drankommt. Was zur Hölle interessiert mich gestern? Was bringt mir der Aktienkurs vom Montag?
Der Lehrstuhl veröffentlicht nicht zufällig eine allgemeine Notenverteilung oder so, oder? Hätte mich sehr interessiert wie dieses Fach im Durchschnitt ausfällt, da ich immer höre, dass es ziemlich schwer sei.
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Oh man schade :/
Kann ich leider nur bestätigen. Und in der "Wiederholungsklausur" im Winter kommen immer extrem viele Exkurse und abseitige Sachen dran. Habe das letzten Winter geschrieben und es war hammer-hart!
Hey! Ist das Fach machbar? Und kann man das halbwegs gut (=um zu bestehen) sich selbst beibringen? Vielen Dank im Voraus ✌🏼
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Im WiSe wird die Übung leider nicht angeboten, aber ich versuche mal einfach 😅
Sehr gut machbar ja! Allerdings stimme ich oben zu. Die Übungen sind essentiell. Man muss auch viel mitschreiben. Ich würde wendern schauen ob da eine Mitschrift von jemanden bekommst oder es im nächsten SS machen
Ist etwas spät aber vll schaut ja noch jemand kurz rein: Was ist denn hier als Antwort gesucht, ist ja immer direkt die erste Fragen in den Klausuren: Prüfen Sie das Regressionsmodell hinsichtlich der Modellprämissen. Gehen Sie dabei auf genau drei unterschiedliche Modellanforderungen ein und nehmen Sie unter Einbezug der R-Plots entsprechend Stellung
Das sind die Modelanforderungen der Regression. Schau mal im VL-Skript F. 49 da stehen die sowie für die Multiple lineare regression auf F. 54. Im Übungsskript haben wir uns dazu dann noch die R-Plots dazu angeschaut und woran man diese Voraussetzungen erkennt und ob diese Verletzt wurden oder nicht.
vielen Dank!
Lohnt es sich noch anzufangen mit lernen?
Kann mir vielleicht jemand die Lösung von der Klausur WiSe 18/19 abfotografieren ( nur Aufgabe 1 c) ?
H0: b_accl=0 H1: b_accl=!0 p=0.03288>=0.01 --> Keine signifikante abweichung zu H0 für signifikanzniveau a=0.01=1% wenn dein p < alpha (signifikanzniveau (hier 1% also 0.01)) ist, kannst du H0 zum signifikanzniveau von alpha ablehnen wenn p>=alpha, gibt es keine sign. abeichung von H0 hoffe es hilft dir noch
die letzten beiden klausuren waren schon sehr ähnlich von der aufgabenstellung her glaubt ihr man kann davon ausgehen, dass es wieder so sein wird ?
Ich hoffe schon. Aber was soll sich schon groß verändern?
Das glaub ich auch. Die letzten SS Klausuren waren ja auch ähnlich bei einigen Aufgaben, nur halt mit SPSS-Output. 🤔 Ich hoffe einfach ,dass die Klausur einfach fair ist 🙈🙏
Wer nimmt morgen auch alles einen fetten Ordner mit zur Klausur?
Das kann doch nicht richtig sein? In der Angabe steht doch das die metrischen sowie die nominalen gleich gewichtet sind.
Man kann es aber auch so verstehen, dass die nominalen insgesamt genauso wichtig sind wie die metrischen. Ist ein bisschen doof formuliert.
Hmm ja du hast Recht ich hoffe das sie es morgen präziser formulieren ...
Was würdet ihr auf so eine Fragestellung antworten? (SOSE 18/19 2a)) "Erläutern Sie das Splitkriterium dieses Algorithmus explizit anhand des ersten Splits."
Was ist denn 1 Bias-Neuron?
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Woher weiß ich denn, dass ich diesen auch mitzählen muss? in der SS 18 Klausur (Aufgabe 3, c)) haben wir den auch nicht mit einberechnet.
Ich denke, in R wird das nicht berücksichtigt
Was ist der Unterschied zwischen Improvement und CP Value?
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Ach und noch eine Frage: wie denkst du wird dann die Klausurfrage lauten wenn das Improvement abgefragt wird? Bis jetzt stand ja immer CP value in Klammern ...
Ich glaube, dass die dann recht genau danach fragen - z.B. Verbesserung basierend auf dem vorherigen Konten
Wie kommt man auf die Kontingenztabelle?
Zu den Fusionierungsalgorithmen: Kann jemand allgemein erklären wann man sozusagen einen Cut setzt bei den verschiedenen Algorithmen? In der Übung sind wir mit dem Lineal vorgegangen und haben immer Striche durchgezogen aber irgendwie werde ich daraus nicht schlau.
Den Cut haben wir dann gesetzt, wenn lange "nichts passiert ist", d.h. die Distanz zwischen den Clustern vergleichsweise groß war und der Abstand zwischen vorheriger und nächster Fusionierung damit auch recht groß. Also wird dort angesetzt wo länger nicht fusioniert wurde. Wenn ich das richtig verstanden habe
Was bedeutet $xval auf Seite 99 im Übungsskript?
Was meint ihr, kommt etwas zu Netzwerkdaten dran?
Weiß jemand ab wann ein Gewicht als "schweres Gewicht" zählt und wann als ein "leichtes"? Bei der Netzzeichnung ist das ja wichtig..wir haben geschrieben das man das durch die Liniendicke zeigen soll..
Wir bekommen aber nur R-Outputs in der Klausur vorgelegt oder? Keine SPSS-Outputs wie in SS15 & SS16 oder?
Ne nur R. Alles mit SPSS ist irrelevant
Danke 😊
Hey könnte mir jemand netterweise die eingesetzte Formel von Übungsblatt 5 Aufgabe b) vom Gower Koeffizienten nennen? Finde die Lösung im R-Code nicht. Vielen Dank :)
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Stimmt, genau es müssen 6 zahlen rein. Für Doppelbelichtung von Channel und Region müsste der Nenner so aussehen oder? : /(2+2+1+1+1+1) 2 für Channel 2 für Region 1 für Fresh 1 für Milk 1 für Grocery 1 für Frozen
bei gleichgewichtung müsste der nenner 6 sein und bei doppelter für kategorielle 8
Im klausur muss man irgend wo auch code schreiben ?
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codieren ist schonmal was ganz anderes wenn dann meinst du implementieren
aber nein muss man nicht
Kann mir jemand die Seiten 183 und 184 aus dem Skript erklären. Sie meinte wir müssten diese zwei noch interpretieren können. Aber wie kommt man auf den Satz: „ Mit 364,5,104 und 33 Wohnungen in den einzelnen Klassen.“ Ich wäre wirklich dankbar für eine Antwort🙏🏼
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Danke 🙏🏻
Kein Problem :))
Ist die Klausur erst seit diesem Semester open book?
Ich glaub im SoSe 18 war sie auch schon open book..
Hey, wisst ihr, ob das gesamte Skript klausurrelevant ist oder Teile ausgeschlossen wurden? :)
ich glaub bis 184
Alles relevant. Der Rest war zum Eigenstudium!
solte nicht Ho abgelehnt werden?
Ne hier wird H0 ganz klar angenommen!
Hat hierzu jemand den Rechenweg? Bzw glaubt ihr das die Mahalanobis Distanz drankommt?
sigma hoch minus 1 ist die Varianz covariant matrix. die Vektoren jeweils voneinander abziehen. dann erhält du zwei Vektoren die du dann nacheinander mit der matrix multiplizierst und dann noch durch das hoch 1/2 bei jeder Komponente der erhaltenen matrix die Wurzel ziehen und so hast du die Distanzmatrix
Woran genau erkenne ich das? Bzw. as genau schau ich mir da an? Die Modellzusammenfassung ? Die Koeffizienten?
ich mache es so, dass ich mir unter der Modellzusammenfassung die Variablen in den jeweiligen Modellen ansehe - werden es mehr = forward; weniger= backward
Ah dankeschön:)
Was ist den ein balancierter bzw. unbalancierter Datensatz? - Übungsblatt 5 b)
Ein Datensatz gilt als balanciert, wenn die Verteilung der zwei Gruppen im Verhältnis 50:50 ist. In dem Beispiel ist der Datensatz unbalanciert, weil die Daten im Verhältnis 76:24 vorliegen.
Ahh super. Vielen Dank😊
Darf mann alte Klausuren mit Lösungen mitnehmen?
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Dankeschön, war mir nicht mehr sicher ob er zu Beginn einen besonderen Zusatz gemacht hat für den Open-Book Modus, aber dann wäre das jetzt geklärt.
Gerne :)) Also, ich kann mich nicht erinnern, das er irgendeine besondere Zusatzbemerkung dazu gemacht hat.
Sieht wohl nicht nach einer Fragestunde aus oder? :/
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Ok dann macht es Sinn, das wahrscheinlich keine Fragestunde zusammen kommt 😅😅
Heißt das aber im Endeffekt, das eine zustande kommen könnte, wenn wir jetzt alle noch fleißig Fragen stellen würden? Ich finde wir könnten vielleicht nochmal genauer den Klausurenteil mit der Clusteranalyse besprechen, da dies ja irgendwie zu kurz kam.
Was wurde denn immer in der Saalübung gemacht? Ich habe immer immer nur die PC-Übung besucht und die hat irgendwie nicht viel genutzt, wenn ich mir die Altklausuren so anschau ...
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Vielen Dank, Kreditkarte! Seine Notizen zur Übung will wahrscheinlich niemand teilen? :D
man hat den inahlt aus der vorlesung wiederholt, und an beispielen gerechnet, die sehr ähnlich zu den letzten klausuren waren
Wäre jemand so nett und würde mir die Lücken auf F. 164 im Übungsskript mitteilen? Konnte leider nicht in die letzte Übung, da leider gleichzeitig die Data Analysis Prüfung war... Danke schonmal :)
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Mega nett, danke :)
Gerne 😊
Hallo zusammen, Ist der open book Modus so gewählt, dass das Data Mining Skript auch zugelassen ist oder nur Bücher? Und ich glaube es wurde schon gefragt, aber hätte noch jemand die Mitschrift zur in der Übung bearbeiteten Klausur? Danke schonmal
Schaut ihr euch eigentlich auch die Übungsblätter zur PC Übung an?
Natürlich
y[3] ist damit die 3 Stelle des Vektors gemeint oder? Was heissen die eckigen Klammen allgemein?
Genau das wäre dann die dritte Stelle des Vektors. So wie ich das verstanden habe dient [ ] dem Zugriff auf einzelne Elemente eines Vektors oder einer Matrix oder Zeilen, Spalten oder Einträge innerhalb von Data Frames. Also ist sozusagen ein Zugriffs-Operator. Hoffe ich habs richtig verstanden. Korrigiert mich falls ich falsch liege. :)
Kann bitte jemand die einzelnen Schritte erklären, wie ich hier das Complete - Linkage - Verfahren anwende?
Das war die Frage ob Fall 2 und C(1,5) oder C(4,6) und C(1,5) fusioniert werden oder ? Würde mich auch interessieren, das hat sie ja leider nicht erklärt in der Vorlesung ...
Hallo zusammen, kann jemmand mir erklären wie interpretiert man diese Graphik? es ist von UB5!