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[Apetry]

Hallo zusammen,

ich bräuchte eure Hilfe in folgender Sache:

Ich habe für fünf Modelle und 10 Dimensionen jeweils die relative Gewichtung der jeweiligen Dimension in dem jeweiligen Modell errechnet. Anschließend habe ich über alle Modelle hinweg das arithmetische Mittel der Gewichtung der jeweiligen Dimension gebildet, sodass ich quasi folgende Tabelle habe: Beispielsweise für die Dimension a und die Modelle 1, 2, 3, 4, 5 jeweils die Werte a1, a2, a3, a4, a5 (Gewichtung der Dimension a im jeweiligen Modell) und den Mittelwert von diesen Werten, gleiches gilt für Dimension b, c etc.

Was ich nun machen möchte ist, eine Aussage über die Qualität des Modells treffen anhand der Abweichung aller Gewichtungen der Dimensionen (also quasi a1, b1, c1 etc.) des Modells von den jeweiligen Mittelwerten der Dimensionen (Mittelwert von a, b, c etc.). Dazu müsste ich ja nun einfach z.B. für Modell 1 die Wurzel von (((a1 - Mittelwert a)^2+(b1 - Mittelwert b)^2+(c1 - Mittelwert c)^2) (...) /10) errechnen. Allerdings bin ich mir unsicher wie dieses Maß heißt und ob es eine Aussagekraft hat? Ist es richtig, wenn ich von SSE (sum of squared errors) oder RMSME (root-mean-square deviation) spreche? Was wären alternative Ansätze?

Vielen Dank vorab
André

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe für fünf Modelle

- Um welche ´Typen´ von ´Modellen´ handelt es sich denn?

Gruß
S.