Underfitting ist eine Gefahr bei der Modellselektion innerhalb der multiplen Regression (siehe: Modellselektion). Es bezeichnet die Auswahl von zu wenigen Prädiktoren im „finalen Modell“, also den Ausschluss von Prädiktoren, welche in Wahrheit einen relevanten Effekt auf das Kriterium haben und daher klinisch relevant wären.
Kategorien
Neueste Beiträge
- Nie wieder Ärger beim Datenimport – so legst du deinen Datensatz richtig an!
- Wie interpretiere ich eine ANOVA?
- So berechnest und berichtest du die ANOVA für Gruppenvergleiche in 9 Schritten
- Wie erstelle ich gute Grafiken in R?
- So erstellst du mühelos ein Balkendiagramm für Häufigkeiten in R – Video-Tutorial!