Inhaltsverzeichnis
Was ist die Korrelation in der Zeitreihenanalyse?
Die Korrelation ist ein gängiges Werkzeug in der Zeitreihenanalyse und der Statistik. Da Zeitreihen auch für die Umsetzung der Preispolitik und der Preisoptimierung verwendet werden, wird das Thema Korrelation in diesem Beitrag erläutert.
Was bedeuten die Werte des Korrelationskoeffizienten?
Was bedeuten die Werte des Korrelationskoeffizienten? Der Korrelationskoeffizient r ist ein einheitsloser Wert zwischen -1 und 1. Statistische Signifikanz wird durch einen p-Wert angegeben. Daher werden Korrelationen normalerweise mit zwei Kennzahlen angegeben: r = und p = .
Was ist die Korrelation in der Zeitreihenanalyse und der Preisoptimierung?
Korrelation in der Zeitreihenanalyse und der Preisoptimierung. Die Korrelation ist ein gängiges Werkzeug in der Zeitreihenanalyse und der Statistik. Da Zeitreihen auch für die Umsetzung der Preispolitik und der Preisoptimierung verwendet werden, wird das Thema Korrelation in diesem Beitrag erläutert.
Was ist ein positiver Korrelationskoeffizient?
Ein positiver Korrelationskoeffizient zeigt auf, dass ein positiver Zusammenhang zwischen den zwei Variablen besteht. Das bedeutet, dass, wenn der Wert der einen Variablen steigt, dies auch für die andere Variable der Fall ist. Steigt die Variable „Größe”, steigt auch die Variable „Gewicht”.
Welche Beispiele für Zeitreihen gibt es in diesem Guide?
Andere Beispiele für Zeitreihen sind die Höhe der Meeresgezeiten, die Anzahl der Sonnenflecken und der tägliche Schlusswert des Dow Jones Industrial Average. Wie in einem der vorherigen Tutorials über die Poisson-Regression wird in diesem Guide wieder ein Standard-R-Datensatz verwendet.
Was ist die Analyse von Zeitreihen?
Die Analyse von Zeitreihen ist aufgrund des industriellen Bedarfs, insbesondere der Prognose von Nachfrage, Umsatz und Angebot von kommerzieller Bedeutung. Andere Beispiele für Zeitreihen sind die Höhe der Meeresgezeiten, die Anzahl der Sonnenflecken und der tägliche Schlusswert des Dow Jones Industrial Average.