Montag, 19. März 2012

Einführung in die Statistische Begriffswelt - Suchmaschienenoptimierung wissenschaftlich

Ich möchte euch Schritt für Schritt zeigen, wie ihr eueren Youtube Channel oder eueren Blog durch statistische Verfahren bewerten könnt, um dann gezielter Suchmaschienenoptimierung betreiben zu können


1.) Einführung

Statistische Merkmale  - Unterscheidungen der statistischen Merkmale


Was sind nun statistische Merkmale?
Merkmale sind (Zufalls-) Variablen, um genau zu sein statistische Variablen, welches jedem Element aus der Grundgesamtheit einen Zahlenwert zuordent.
Das heisst also, dass ein Merkmal eine Abbildung ist. (Eine Abbildung ist definiert: wenn man zwei Mengen A und B betrachtet und zudem eine Funktion f gegeben hat. Wenn es nun eine Vorschrift gibt, die besagt dass die Funktion f jedem Element a aus A einen Wert b aus B zuordnet, dann nennt man diese Vorschrift (= f) eine Abbildung.)


Wie werden die Werte von statistischen Merkmalen genannt?
Die Werte der statistischen Merkmale werden Merkmalsausprägungen genannt. Man nennt sie auch Realisationsmöglichkeiten, denn diese sind mögliche Werte/Ergebnisse einer konkreten Beaobachtung eines Merkmales.

Als einfaches Bespiel für ein statistisches Merkmal und zwei Realisationsmöglichkeiten ist:
  • statistisches Merkmal = X = Geschlecht
  • Realisationsmöglichkeit = {m,w} = {0,1}
Diese Zufallsvariable nennt man auch ein alternatives Merkmal, da es nur zwei Möglichkeiten bzw. zwei Ausprägungen gibt und zwar weiblich (w) oder männlich (m).

Natürlich können Zufallsvaribalen auch mehrere Merkmalsausprägungen besitzen. Ein Bespiel dafür ist:
  • Miete = X 
  • Mietpreis = (100, 200, 300, 400, 500, ......., n)

Welche Typen von Merkmalen gibt es?
Man unterscheidet die statistischen Mermale in quantitive- und qualitative Merkmale.
  • Quantitative Mermale lassen sich gut durch Zahlen darstellen. Zum Beispiel die Anzahl der Views auf einem Blog oder die Anzahl der Likes bei einem Youtube Video.
          Sie können diskret oder stetig sein.
    
           Diskrete Zufallsvariablen, sind solche bei denen endlich viele Werte oder höchstens endlich
           abzählbar unendlich viele Werte annehmen können. Das heisst sie nehmen isolierte Zahlen Werte an.
          Ein Beispiel für ein quantitatives Merkmal ist: Besucherzahlen / Views auf deinen Channel.
          Die Menge der Besucher ist aus den ganzen Zahlen bzw. aus den natürlichen Zahlen, wobei es
          keine Grenze nach oben gibt.
       
         Stetige Zufallsvariablen haben einen Wertebereich der überabzählbar ist. Das heisst es können in
         den Intervall in denen die Realisationsmöglichkeiten definiert sind, alle möglichen Zahlen vorkommen.
         Somit ist hier der Wertebereich gleich den reelen Zahlen.
   
         Beipiel: das statistischen Merkmal ist die Zielgruppenbindung auf Youtube Analytics. Hierbei können
         die angenommenen Werte unendlich viele sein. Denn die Möglichkeiten sind im Intervall
         [0%,100%] definiert.
  • Qualitatitve Merkmale sollte man nicht durch Zahlenwerte darstellen. Blutgruppen sind hierfür ein Beispiel oder auch die Angabe von verschiedenen Channels.
          Man unterscheidet die qualitativen Merkmala in:
          odinale-, nominiale und metrischen Variable.
  1.  ordinale Merkmale: das sind Zufallsvariablen, welche als Ausprägungen unterschiedlich sind, aber  eine lineare Ordnung besitzen.  Zum Beispiel: wenige Views, mittel viele Views, viele Views
  2. nominale Merkmale: das sind Zufallsvariable mit unterschiedlichen Realisationsmöglichkeiten, aber diese haben keine lineare Ordnung. Bsp.: User 1 , User 2, ....
  3. mertrische Merkmale: hiefür gibt es eine lineare Ordnung, aber auch einen genauen Abstand. Das heisst, 2 Likes sind besser als 1 Like und 1 Like besser als kein Like auf einem Youtube Channel.

Morgen zeige ich euch, wie ihr weitere statistische Verfahren auf euere Suchmaschienenoptimierung anwenden könnt.