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title: "Wissenschaftliche Methoden - Quantitative Datenanalyse"
subtitle: "Achter Termin"
format:
revealjs:
theme: fom.scss
logo: fom.jpg
footer: "WMQD | Karsten Lübke"
chalkboard: true
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## Zur Erinnerung
📛 Stellen Sie bitte ein Namensschild auf.
🤷 Stellen Sie Fragen.
💪 [https://tweedback.de/evjr](https://tweedback.de/evjr)
<br> Hinweise zu den **Prüfungsleistungen** finden Sie in der **Projektgruppe** zur Vorlesung.
Die **Studienbriefe** strukturieren Ihre Vor- und Nacharbeit.
## Learning Pit
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**Sie** schaffen es aus der Grube
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{fig-align="center" width="40%"}
## Stimmung -- welche Pommes sind Sie heute?
{fig-align="center" width="60%"}
::: aside
Quelle: [Favor Delivery](https://www.facebook.com/askfavor/posts/3588823361147035)
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## UN Ziel 8: Decent work and economic growth
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<iframe src="https://upgrader.gapminder.org/q/56/embed?hasBorder=true&hasOpenSansFont=false" title="82% of people get this question wrong" width="100%" height="500" style="border:none;"></iframe>
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## Schlagen Sie die 🤖?
Mission Vorhersage 👉 [https://bit.ly/RegCont](https://bit.ly/RegCont)
{fig-align="center" width="20%"}
## You can't beat 🤖
<br>
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🥇 4698,928 🥇
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$$Verbrauch = 8.120,60 - 18,44 \cdot Temperatur$$
## Was beim letzten Mal geschah ...
- Sie können ein lineares Modell aufsetzen und die Ergebnisse interpretieren.
- Sie wissen, was der y-Achsenabschnitt und was die Steigung bedeuten.
- Sie wissen, was das Bestimmtheitsmaß ist.
## Heutiges Thema 🏫
- Sie lernen mit Zufall und Ziehen von Stichproben umzugehen.
$$\hat{\beta} = \beta + \text{(Verzerrung)} + \text{Rauschen}$$
{fig-align="center" width="40%"}
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Quelle: [David Hood](https://twitter.com/Thoughtfulnz/status/1446972794135216131)
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## Regression motivieren (I/II)
- Stellen Sie sich eine Regressionsanalyse wie eine Radiostation vor, die ein Programm sendet.
- Ich empfange dieses *Signal* nur weit entfernt, mit *Rauschen*. Was ich also empfange ist das *Signal* plus *Rauschen*.
- Es gibt diverse Techniken, um aus dem Signal was ich höre, möglichst das gesendete Signal zu extrahieren, das Rauschen zu reduzieren.
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## Regression motivieren (II/II)
- Regression funktioniert genau so: Wir haben (fiktive) Daten von Temperatur und Vebrauch und wir wollen den Zusammenhang zwischen diesen Variablen analysieren.
- Das gefundene Modell wird aufgrund des Rauschens nicht perfekt sein.
:::{.aside}
Anregung: [Tay (2022)](https://doi.org/10.1080/26939169.2021.2024777)
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## Fallstudie 💻
- Lokal: RStudio durch klick auf `WMQD_WiSe22.Rproj` starten oder RStudio aufrufen, das letzte Projekt müsste automatisch geladen werden.
- RStudio Cloud: In **Ihr** Projekt einloggen.
- `Lego_Fortsetzung.Rmd` im Ordner `fallstudien` öffnen.