Model Output Statistics

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4) Kreuzvalidation Overfitting Unendlich viele Prädiktoren Bei Anwendung auf abhängigen Datensatz verschwindet die Varianz Anwendung auf unabhängigen Datensatz Nicht physikalische Zusammenhänge erhöhen die Varianz Lösung: > Untergrenze für Signifikanz > Feste Anzahl von Prädiktoren aus Erfahrung > Kreuzvalidation
4) Kreuzvalidation Vorgehensweise • Zerlegung des Datensatzes • Entwicklung der Regressionsgleichung aus abhängigem Teil • Überprüfung am unabhängigen Teil Häufig Minimum der Varianz bei optimaler Anzahl von Prädiktoren Mit Kontrollsatz Ohne Kontrollsatz
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Seite 3 und 4: 1) Behandlung von Modelldaten Notwe
Seite 5 und 6: 1) Behandlung von Modelldaten Die M
Seite 7 und 8: 2) Funktionsweise von MOS Probleme
Seite 9: 3) Screening regression Schrittweis
Seite 13 und 14: 5) Auswahl von Prädiktoren Untersc
Seite 15 und 16: 5) Auswahl von Prädiktoren Typen v
Seite 17 und 18: 5) Auswahl von Prädiktoren Funktio
Seite 19 und 20: 6) Anwendung von MOS SAPEMOS Beispi
Seite 21 und 22: 6) Anwendung von MOS AVN- MOS • E
Seite 23 und 24: 6) Anwendung von MOS AVN- MOS Ergeb
Seite 25 und 26: 7) Literatur • H. R. Glahn und D.

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