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Explorative Datenanalyse
Die explorative Datenanalyse (EDA) oder explorative Statistik ist ein Teilgebiet der Statistik. Sie untersucht und begutachtet Daten, von denen nur ein geringes Wissen über deren Zusammenhänge vorliegt.
Ziele der explorativen Statistik sind:
- Annahmen (Hypothesen) über die Ursache und den Grund der beobachteten Daten zu bilden
- Annahmen einzuschätzen worauf Inferenzstatistik basieren kann
- Die Auswahl von passenden statistischen Werkzeugen und Techniken zu unterstützen
- Eine Basis für die weitere Daten-Sammlung durch Umfrage oder Experiment bereitzustellen
Graphische Verfahren
Seit Version 3.2 unterstützt GeoGebra eine Tabellenansicht und wird daher interessant für graphische Verfahren der EDA.
- Der Mosaik-Plot (
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Download) ist ein graphisches Verfahren zur Visualisierung von Datensätzen mit zwei oder mehreren qualitativen Variablen (Merkmalen). Er gibt einen Überblick über die Daten und ermöglicht es, Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Merkmalen zu erkennen.
- Unter Geo-Visualisierung bzw. Geospatial-Analysis versteht man Verfahren der Verknüpfung (geographischer) Ortsinformationen mit (nicht notwendig geographhischen) statistischen Daten (z.B. politischer, sozialkundlicher oder wirtschaftlicher Art. Bei solchen Verfahren lassen sich geometrische, statistische und fächerübergreifende Probleme diskutieren.
