Statistik

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Funktion (nur für Dichteschätzung):
	Schätzt die Dichte zum gegebenen Merkmal mit dem Kerndichteschätzer und plottet die geschätzte Dichte gegenüber dem Histogramm. Als Kerne wählbar sind der Gaußkern, der naive Kern und der Epanechnikovkern. Die optimale Bandbreite wird datenabhängig automatisch bestimmt.
	Schätzt die Dichte zum gegebenen Merkmal mit dem Kerndichteschätzer und plottet die geschätzte Dichte gegenüber dem Histogramm. Als Kerne wählbar sind der Gaußkern, der naive Kern und der Epanechnikovkern. Die optimale Bandbreite wird datenabhängig automatisch bestimmt. Zum Vergleich sind zusätzlich zwei weitere Bandbreiten für den Kerndichteschätzer wählbar.
	Schätzt die Dichte zum gegebenen Merkmal mit dem Kerndichteschätzer, und zwar einmal mit dem naiven Kern und einmal mit dem Gaußkern. Hier sind keine zusätzlichen Parameter wählbar, die optimale Bandbreite wird für beide Kerne datenabhängig automatisch bestimmt. Die geschätzten Dichten werden gegenüber dem Histogramm geplottet.
Funktion (nur für Regression):
	Erzeugt einen Scatterplot der beiden ausgewählten Merkmale und plottet zusätzlich die geschätzte Regressionsgerade (parametrisches Modell).
	Schätzt die Regressionsfunktion zu den gegebenen Merkmalen mit dem Kernschätzer, und zwar einmal mit dem naiven Kern und einmal mit dem Gaußkern. Hier sind keine zusätzlichen Parameter wählbar, die optimale Bandbreite wird für beide Kerne datenabhängig automatisch bestimmt. Die geschätzten Regressionsfunktionen werden in den Scatterplot eingefügt.
	Schätzt die Regressionsfunktion zu den gegebenen Merkmalen mit dem Kernschätzer und plottet die geschätzte Regressionsfunktion in den Scatterplot. Als Kerne wählbar sind der Gaußkern, der naive Kern und der Epanechnikovkern. Die optimale Bandbreite wird datenabhängig automatisch bestimmt. Zum Vergleich sind zusätzlich zwei weitere Bandbreiten für den Kernschätzer wählbar.
	Schätzt die Regressionsfunktion zu den gegebenen Merkmalen mit dem Kernschätzer und plottet die geschätzte Regressionsfunktion in den Scatterplot. Als Kerne wählbar sind der Gaußkern, der naive Kern und der Epanechnikovkern. Die optimale Bandbreite wird datenabhängig automatisch bestimmt. Zum Vergleich wird die Regresionsfunktion weiterhin durch ein lineares (parametrisches) Modell geschätzt.
Merkmal 1:
Merkmal 2 (nur für Regression):
Stichprobenumfang:
Reproduzierbarkeit:
Feinheit der Partition (nur für Regression/Partitioning):
Bandbreite 1 (nur für Einfluss Bandbreite und Regression/gleitendes Histogramm):
Bandbreite 2 (nur für Einfluss Bandbreite):
Kern (nur für Einfluss Bandbreite und Regression/Lin. vs. Nonp. und Dichteschätzung/Dichteschätzung):