Treffer: Multivariante Regression in unterschiedlichen Programmiersprachen ; Multivariate regression in different programming languages
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Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Vergleich von drei ausgewählten Software-Tools (Python, Matlab, R), die für die Durchführung multivarianter Regressionen eingesetzt werden. Jedes dieser Tools ist zur Umsetzung von multivarianten Regressionen geeignet. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, dass diese Tools von den Nutzenden unterschiedliche mathematische Vorkenntnisse erfordern. Angesichts der Tatsache, dass diese Masterarbeit Anwender*innen mit begrenztem mathematischem Hintergrund als Hauptzielgruppe ansieht, wirkt sich das Ausmaß der erforderlichen Kenntnisse für die jeweilige Software unterschiedlich aus, wobei weitere Kriterien ebenfalls Berücksichtigung finden. Durch eine detaillierte Auseinandersetzung und Analyse jedes dieser Tools im Kontext multivarianter Regression entsteht eine Hypothese, die Python als optimale Wahl hervorhebt. Dies wird durch die Verbreitung und Popularität von Python sowie seine umfangreichen Bibliotheken gestützt, die äußerst leistungsstarke Funktionen für multivariante Regressionen bieten. Die praktische Umsetzung der multivarianten Regressionsanalyse mithilfe der ausgewählten Tools wird empirisch dokumentiert und analysiert. Dabei werden sämtliche Schritte begleitet, die Anwender*innen durchlaufen müssen, um die Regressionsanalyse mit dem jeweiligen Tool erfolgreich durchführen zu können. Die gewonnenen Erkenntnisse führen zu einem abschließenden Ergebnis. Zusammen mit der Evaluierung der Tools unter Verwendung des Technology Acceptance Models (TAM) wobei vordefinierte Kriterien Anwendung finden, die praktische Umsetzung der multivarianten Regressionsanalysen aller ausgewählten Tools überprüft die aufgestellte Hypothese und bestätigt die Annahme, dass Python am besten für Anwender*innen mit begrenztem mathematischem Hintergrund geeignet ist. ; This paper focuses on comparing three selected software tools (Python, Matlab, R) used for conducting multivariate regressions. Each of these tools is suitable for implementing multivariate regressions. A central challenge lies ...