Leverage

Leverage misst, wie ungewöhnlich oder extrem die erklärenden Variablen für jede Beobachtung sind. Ganz grob bedeutet hohes Leverage, dass die erklärende Variable Werte hat, die sich von den anderen Punkten im Datensatz unterscheiden. Bei einer einfachen linearen Regression, in der es nur eine erklärende Variable gibt, sind das typischerweise sehr hohe oder sehr niedrige Werte der erklärenden Variable.

Hier schaust du dir stark gehebelte Werte im Modell „Hauspreis" gegenüber der Quadratwurzel der Entfernung zur nächsten MRT-Station im Taiwan-Immobilien-Datensatz an.

Rate zunächst, welche Beobachtungen deiner Meinung nach ein hohes Leverage haben, und bewege dann den Schieberegler, um es herauszufinden.

Welche Aussage ist richtig?

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Regression mit statsmodels in Python</Kurs>

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Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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Du lernst die Grundlagen dieses beliebten statistischen Modells, was Regression ist und worin sich lineare und logistische Regression unterscheiden. Anschließend erfährst du, wie du einfache lineare Regressionsmodelle mit numerischen und kategorialen erklärenden Variablen anpasst und wie du die Beziehung zwischen Ziel- und erklärenden Variablen mithilfe von Modellkoeffizienten beschreibst.

Exercise 1: Eine Geschichte von zwei Variablen Exercise 2: Welche ist die Zielvariable (Response-Variable)?Exercise 3: Zwei numerische Variablen visualisieren Exercise 4: Eine lineare Regression fitten Exercise 5: Den Achsenabschnitt schätzen Exercise 6: Schätze die Steigung Exercise 7: Lineare Regression mit ols()Exercise 8: Kategoriale erklärende Variablen Exercise 9: Numerisch vs. kategorial visualisieren Exercise 10: Mittelwerte nach Kategorie berechnen Exercise 11: Lineare Regression mit einer kategorialen erklärenden Variable

In diesem Kapitel erfährst du, wie du lineare Regressionsmodelle nutzt, um Vorhersagen zu Immobilienpreisen in Taiwan und Klicks auf Facebook‑Anzeigen zu treffen. Außerdem vertiefst du deine Regressionskenntnisse, indem du mit Modellobjekten arbeitest, das Konzept der „Regression zur Mitte“ verstehst und lernst, Variablen in einem Datensatz zu transformieren.

Exercise 1: Vorhersagen treffen Exercise 2: Hauspreise vorhersagen Exercise 3: Vorhersagen visualisieren Exercise 4: Die Grenzen von Vorhersagen Exercise 5: Mit Modellobjekten arbeiten Exercise 6: Modellelemente extrahieren Exercise 7: Hauspreise manuell vorhersagen Exercise 8: Regression zur Mitte Exercise 9: Home Run!Exercise 10: Aufeinanderfolgende Portfoliorenditen plotten Exercise 11: Konsekutive Renditen modellieren Exercise 12: Variablen transformieren Exercise 13: Transformation der erklärenden Variable Exercise 14: Auch die Zielvariable transformieren Exercise 15: Rücktransformation

In diesem Kapitel lernst du, welche Fragen du an dein Modell stellen kannst, um die Passung zu beurteilen. Du erfährst, wie du quantifizierst, wie gut ein lineares Regressionsmodell passt, Modellprobleme mithilfe von Visualisierungen diagnostizierst und den Hebel- sowie den Einfluss jedes einzelnen Datenpunkts auf das Modell verstehst.

Exercise 1: Modellgüte quantifizieren Exercise 2: Bestimmtheitsmaß Exercise 3: Residuen-Standardfehler Exercise 4: Modellanpassung visualisieren Exercise 5: Residuen vs. angepasste Werte Exercise 6: Q-Q-Plot der Residuen Exercise 7: Scale-Location Exercise 8: Diagnostische Plots zeichnen Exercise 9: Ausreißer, Hebelwirkung und Einfluss Exercise 10: Leverage

Aktuelle Übung

Exercise 11: Einfluss Exercise 12: Leverage und Einfluss extrahieren

Lerne, logistische Regressionsmodelle zu schätzen. Anhand realer Daten sagst du die Wahrscheinlichkeit voraus, dass ein Kunde sein Bankkonto schließt – als Erfolgswahrscheinlichkeit und als Quoten – und bewertest die Modellleistung mithilfe von Konfusionsmatrizen.

Exercise 1: Warum du logistische Regression brauchst Exercise 2: Die erklärenden Variablen erkunden Exercise 3: Lineare und logistische Modelle visualisieren Exercise 4: Logistische Regression mit logit()Exercise 5: Vorhersagen und Quoten Exercise 6: Wahrscheinlichkeiten Exercise 7: Wahrscheinlichstes Ergebnis Exercise 8: Quoten (Odds)Exercise 9: Log-Odds Exercise 10: Güte der logistischen Regression quantifizieren Exercise 11: Die Konfusionsmatrix berechnen Exercise 12: Ein Mosaikdiagramm der Confusion-Matrix zeichnen Exercise 13: Accuracy, Sensitivity, Specificity Exercise 14: Leistung eines logistischen Modells messen Exercise 15: Glückwunsch