Anwendung: Logistische Regressionsanalyse von E-learning Institut Six Sigma

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Anwendung: Logistische Regressionsanalyse“ von E-learning Institut Six Sigma ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma: Korrelation und Regression“.


Quiz zum Vortrag

  1. Tolerant
  2. Quantitativ
  3. Attributiv
  4. Different
  1. Gesamtzählwert = Signifikanzniveau1 + Signifikanzniveau2
  2. Gesamtzählwert = Signifikanzniveau1 - Signifikanzniveau2
  3. Gesamtzählwert = Endzählwert1 - Endzählwert2
  4. Gesamtzählwert = Endzählwert1 + Endzählwert2
  1. Dass diese Annahme richtig liegt, beträgt 95%.
  2. Der Irrtum, dass man mit dieser Annahme falsch liegt, beträgt 5%.
  3. Dass diese Annahme richtig liegt, beträgt 5%.
  4. Der Irrtum, dass man mit dieser Annahme falsch liegt, beträgt 95%.
  1. Durch eine trigonometrische Ausgleichsfunktion
  2. Durch einer binären Anpassungslinie
  3. Durch eine quadratische Ausgleichsfunktion
  4. Durch eine lineare Ausgleichsgerade
  1. Je kleiner der Wert der Einflussgröße ist, desto höher ist die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Fehlers/Ereignisses.
  2. Je größer die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Fehlers/Ereignisses ist, desto geringer ist der Wert der Einflussgröße.
  3. Je größer der Wert der Einflussgröße ist, desto höher ist die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Fehlers/Ereignisses.
  4. Je kleiner die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Fehlers/Ereignisses ist, desto größer ist der Wert der Einflussgröße.
  1. Der Endzählwert ist die signifikanteste Stichprobe aus unterschiedlichen "Gut-Schlecht-Ausprägungen" an den Enden der sortierten Datenreihe.
  2. Der Endzählwert ist der Gesamtwert aus unterschiedlichen "Gut-Schlecht-Ausprägungen" an den Enden der sortierten Datenreihe.
  3. Der Endzählwert ist die höchste Stichprobe aus unterschiedlichen "Gut-Schlecht-Ausprägungen" an den Enden der sortierten Datenreihe.
  4. Der Endzählwert ist die letzte Stichprobe aus unterschiedlichen "Gut-Schlecht-Ausprägungen" an den Enden der sortierten Datenreihe.
  1. Gesamtzählwert
  2. Varianz
  3. Standardabweichung
  4. Endzählwert
  1. Um die stetigen Daten in der idealisierten Regressionsgeraden in den Grenzen von 0 -1 berücksichtigen zu können.
  2. Um binäre Einflussgrößen mit Wahrscheinlichkeiten versehen zu können.
  3. Um eine lineare Annahme über die Abweichung der beobachteten Werte zu ermöglichen.
  4. Um Fehlerwahrscheinlichkeiten größer 1 ermöglichen zu können.
  1. Residualkurve
  2. Lineare Wahrscheinlichkeitslinie
  3. Binäre Anpassungslinie
  4. Exponentialdrift
  1. Merkmalsausprägung und Fehlerwahrscheinlichkeit
  2. Höhe der Abweichungen und Merkmalsausprägungen
  3. Fehlerwahrscheinlichkeit und Höhe der Abweichungen
  4. Merkmalsausprägung und Häufigkeit der Merkmale

Dozent des Vortrages Anwendung: Logistische Regressionsanalyse

 E-learning Institut Six Sigma

E-learning Institut Six Sigma

Seit der Gründung im Jahr 2009 bildet Fuchs & Consorten Lernende im Bereich Six Sigma und Lean Management aus. Die erfahrenen Dozent*innen von Fuchs & Consorten sind als Six Sigma Professional und PMP® zertifiziert und bieten Lernenden damit die perfekte Grundlage und Kompetenz zur Erlernung von Six Sigma.

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