Kreuzvalidierung

Die Kreuzvalidierung (cross validation, Boot-Strapping) bezeichnet in der Psychologie und den anderen empirischen Wissenschaften die Kontrolle von Forschungsergebnisse an Hand einer neuen Stichprobe, die von der ersten unabhängig ist. Vor allem bei der Verwendung multivariater Modelle ist es wichtig, deren Gültigkeit zu überprüfen, denn während die Zuverlässigkeit linearer Modelle normalerweise durch einige theoretisch fundierte Maße ausgedrückt werden kann, lässt sich die Zuverlässigkeit anderer Methoden schwerer über prüfen. Obwohl es zahlreiche Arten der Kreuzvalidierung gibt, ist das Prinzip gleich: die Modelldaten werden in zwei sich gegenseitig ausschließende Mengen aufgeteilt. Dabei wird eine Datenmenge dazu verwendet, das Modell zu definieren, während die zweite Datenmenge dazu dient, das Modell zu bestätigen.




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