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#erwartungswert — Public Fediverse posts

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  1. Danach logarithmischer Abfall der Dichte vom #Erwartungswert (kann negativ sein, da das Maximum im Allgemeinen etwas abseits liegt). Dahinter diverse #Potenzmittel (∞, 2, 1.5, 1) der Abweichungen nach #Logit und in #Prozentpunkte⁠n. #RMSE (Root Mean Square Error) ist generell der beste Standard. Logit bewertet Abweichungen bei kleineren Parteien ziemlich stark; bei Prozentpunkten sind sie dagegen im Verhältnis zu zufälligen Stichproben unterbewertet. [2/2]

  2. Danach logarithmischer Abfall der Dichte vom #Erwartungswert (kann negativ sein, da das Maximum im Allgemeinen etwas abseits liegt). Dahinter diverse #Potenzmittel (∞, 2, 1.5, 1) der Abweichungen nach #Logit und in #Prozentpunkte⁠n. #RMSE (Root Mean Square Error) ist generell der beste Standard. Logit bewertet Abweichungen bei kleineren Parteien ziemlich stark; bei Prozentpunkten sind sie dagegen im Verhältnis zu zufälligen Stichproben unterbewertet. [2/2]

  3. Danach logarithmischer Abfall der Dichte vom #Erwartungswert (kann negativ sein, da das Maximum im Allgemeinen etwas abseits liegt). Dahinter diverse #Potenzmittel (∞, 2, 1.5, 1) der Abweichungen nach #Logit und in #Prozentpunkte⁠n. #RMSE (Root Mean Square Error) ist generell der beste Standard. Logit bewertet Abweichungen bei kleineren Parteien ziemlich stark; bei Prozentpunkten sind sie dagegen im Verhältnis zu zufälligen Stichproben unterbewertet. [2/2]

  4. Danach logarithmischer Abfall der Dichte vom #Erwartungswert (kann negativ sein, da das Maximum im Allgemeinen etwas abseits liegt). Dahinter diverse #Potenzmittel (∞, 2, 1.5, 1) der Abweichungen nach #Logit und in #Prozentpunkte⁠n. #RMSE (Root Mean Square Error) ist generell der beste Standard. Logit bewertet Abweichungen bei kleineren Parteien ziemlich stark; bei Prozentpunkten sind sie dagegen im Verhältnis zu zufälligen Stichproben unterbewertet. [2/2]