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Journal of Classification
Erschienen in:

08.01.2020

Lorenz Model Selection

verfasst von: Paolo Giudici, Emanuela Raffinetti

Erschienen in: Journal of Classification | Ausgabe 3/2020

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Abstract

In der Arbeit stellen wir neuartige, auf Lorenz-Zonoiden basierende Messgrößen für die Modellauswahl vor, die, anders als Messgrößen auf Grundlage von Korrelationen, auf einer gemeinsamen Vorstellung von Variabilität beruhen und robuster gegenüber äußeren Beobachtungen sind. Mittels Lorenz-Zonoiden, die im univariablen Fall dem Gini-Koeffizienten entsprechen, kann der Beitrag jeder erklärenden Variable zur Vorhersagekraft eines linearen Modells genauer gemessen werden. Ausgehend von Lorenz-Zonoiden entwickeln wir eine Marginal-Gini-Beitragsmessung, die es ermöglicht, die absolute Erklärungskraft jeder Kovariate zu messen, und eine Teilweise-Gini-Beitragsmessung, die es ermöglicht, den zusätzlichen Beitrag einer neuen Kovariate zu einem bestehenden Modell zu messen.
Mit KI übersetzt
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Metadaten
Titel
Lorenz Model Selection
verfasst von
Paolo Giudici
Emanuela Raffinetti
Publikationsdatum
08.01.2020
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Classification / Ausgabe 3/2020
Print ISSN: 0176-4268
Elektronische ISSN: 1432-1343
DOI
https://doi.org/10.1007/s00357-019-09358-w

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