Link-Tipp
Graph TV: IMDb Serien-Bewertungen im Staffelverlauf
Update: Es gibt wieder eine funktionale Alternative.
Wir nutzen das miese Aprilwetter, das den deutschlandweiten Fernsehkonsum am Wochenende wohl wieder in die Höhe schnellen lassen wird, um einen Link-Tipp einzustreuen, der sich an die hier mitlesenden Serien-Freunde richtet.
Die Webseite Graph TV solltet ihr euch am besten den Lesezeichen speichern und besuchen, bevor ihr in die nächste große TV-Serie einsteigt. Die Webanwendung zeigt euch nach Eingabe des Serientitels die Bewertung aller Folgen auf dem Film-Portal IMDb an und informiert so über den tendenziellen Verlauf der Episoden- und Staffel-Qualität.
Graph TV greift Anwendern unter die Arme, die überlegen, ob sie sich die dritte Staffel von The Fall geben sollten oder ob es sich lohnt, die Comedy-Serie Scrubs auch nach der achten Staffel noch weiter zu schauen. (2x Nein)
Die Bewertungsübersichten lassen sich als Bild oder PDF ausgeben, können mit und ohne Trendlinien für die Einzel-Staffeln angefordert werden und erscheinen auf einem Graphen, dessen Y-Achse sich automatisch anhand der durchschnittliche Bewertungen skaliert. Wer will kann über einen Klick auf die einzelnen Episoden-Bewertungen zudem den korrespondierenden IMDb-Eintrag aufrufen. Eine hervorragende Webseite.
So sehr ich auch sonst eure Klick- und Link Empfehlungen schätze, ohne die Angabe eines Korrelationskoeffizienten, macht die ganze Seite keinen Sinn. Seid ihr jedoch Freunde von pseudo-Korrelationen, empfehle ich euch mal folgende Seite anzusehen: http://www.tylervigen.com/spur.....rrelations Ich nutze die gerne mal bei meinen Vorlesungen….
um zu sehen das scrubs s06e11 gefloppt ist und season schlechter als alle anderen bewertet wurde, braucht man nicht mal ein schulabschluss? oder was versteh ich da nicht
Korrelationskoeffizient? Wozu? Wenn dann b für den Anstieg. Da es sich hier um eine Zeitreihe handelt, ist die Autokorrelation nicht zu unterschätzen und daher der einfache Korrelationskoeffizient verzerrt. Ausserdem verstehen nur Teilnehmer Ihrer Vorlesung den Koeffizienten, und vermutlich nicht mal die, wenn Sie mit der Interpretation schon nicht ganz richtig liegen.
Also, ohne ein – zunächst wie auch immer geartetes – Maß zur Abschätzung einer Korrelation macht das definitiv keinen Sinn. Schauen Sie sich mal zB bei House of Cards die Ausreißer an. Da bleibt von den schicken geraden nicht viel übrig. Auch glaube ich nicht, dass eine lineare Korrelation vorliegt, man denke an die klassischen Mid-Season Pausen in den USA und den damit verbundenen Cliffhangern.
Und du bist dir sicher, dass du eine KORRELATION meinst? Gut, das Rating bei imdb istUnd du bist dir sicher, dass du eine KORRELATION meinst? Gut, das Rating bei imdb ist metrisch, die Folge aber ist nur nominal skaliert -> Korrelation ist nicht (nur ein Zusammenhang) – da kannst du höchstens was mit Maßzahlen wie chi-Quadrat Koeffizient o.ä. machen – und davon ab, wieso gehst du davon aus, dass der Zusammenhang immer linear ist – könnte ja auch s-förmig sein – i.e. die Bewertung steigt nicht-linear innerhalb einer Staffel … Darf ich mal fragen, welche Vorlesungen du gibst?
Hi, also zumindest auf dem iPhone sieht es so aus, als ob sie einfach eine lineare Regression durchführen. Dann sollten sie eben auch das R^2 angeben, um zu zeigen, wie Zuverlässig die Bestimmtheit ist. Da die Bestimmtheit im Fall eines linearen Regressionsmodells eindeutig als das Quadrat des multiplen Korrelationskoeffizienten definiert ist, hätte ich eben genau dieses gerne mal gesehen. Und zu Deiner Frage: Molekulare Tumorpathologie
Neee, es wird die Episodenzahl mit dem Ranking in Zusammenhang gebracht, also die Bewertungsentwicklung über die Zeit. Das macht es zu Zeitreihen. Man kann also schon testen, ob die Hypothese eines linearen Anstiegs ein klarer Effekt ist (r oder R^2 – egal). Interessant ist dann immer noch die Interpretation: Vermutlich werden die Episoden nicht besser, sondern es bleiben die Fans und steigen die aus den Serien aus, die sie nicht so gut finden. So steigen die Bewertungen. Wenn dem so ist, dann sollte man dieses Phänomen so gut es geht aus Daten von tausenden Serien modellieren und aus den Zeitreihen herausfiltern. Erst dann kann man sehn, wie viel besser oder schlechte Folgen sind oder werden. Ohne das ist der Anstieg wurscht und die Korrelation sowieso. Gute Statistiker sehen die Stärke der Zusammenhänge und dem Rest der Welt sagen die grossen und kleinen R’s nix. Also braucht es die nicht wirklich.
Respekt für Ihr Fach! Aber Statistik bei Medizinern habe ich selten solide gesehn. Da sind die Wirtschaftswissenschaftler, Psychologen oder Biologen deutlich besser. Ich empfehle eines der lustigsten Lehrbücher die es gibt: Discovering Statistics with R. And Sex and Drugs and Rock ’n Roll. Von Andy Field. Glaubt mir, ich weiss wovon ich rede.
Super Sache!
Hatte gestern von Amazon den Hinweis, dass die 3. Staffel von „Bosch“ jetzt online ist …. diese scheint leider noch nicht als Graph erfasst worden zu sein, obwohl sie doch sicherlich zuerst in Amerika gelaufen und somit auch bei IMDb bewertet worden ist …
Da die Serie von Amazon selber produziert wird, läuft diese natürlich weltweit gleichzeitig an (zumindest auf Englisch)!
Auch in den USA ist die Premiere der 3. Staffel heute: „A third season, which will adapt Connelly’s novel The Black Echo and elements of A Darkness More Than Night, will premiere on April 21, 2017.“ von Wikipedia
Aha, danke!!! :-)
Ich dachte, dass die deutsche Synchronisation wie immer erst mit deutlicher Verzögerung bei uns aufschlägt ….
Vielen Dank für diese nützliche Website!
Hmm. Scheint down zu sein die Seite
Es gibt wieder eine funktionale Alternative: https://www.ifun.de/?p=125960