Einfache lineare Regression - Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen
von: Irasianty Frost
Springer VS, 2017
ISBN: 9783658197322
Sprache: Deutsch
40 Seiten, Download: 1148 KB
Format: PDF, auch als Online-Lesen
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Mehr zum Inhalt
Einfache lineare Regression - Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen
| Was Sie in diesem essential finden können | 6 | ||
| Inhaltsverzeichnis | 7 | ||
| 1 Einführung | 9 | ||
| 2 Einfache lineare Regression | 11 | ||
| Das Streudiagramm | 11 | ||
| Das lineare Regressionsmodell | 13 | ||
| Kennzahlen zur Beschreibung von Daten | 14 | ||
| 3 Schätzung der Modellparameter | 17 | ||
| Stochastische Eigenschaften von und | 18 | ||
| 4 Überprüfung der Modellannahmen | 20 | ||
| Überprüfung der Homoskedastizität | 20 | ||
| Überprüfung der Unkorreliertheit | 22 | ||
| Überprüfung der Normalverteilungsannahme | 23 | ||
| 5 Tests und Konfidenzintervalle | 24 | ||
| Normal- und Student-t-Verteilung | 24 | ||
| Testen der Steigung | 25 | ||
| Konfidenzintervalle | 26 | ||
| 6 Korrelations- und Determinationskoeffizient | 27 | ||
| Determinationskoeffizient | 28 | ||
| Korrelationskoeffizient | 29 | ||
| Korrelation und Abhängigkeit | 30 | ||
| Versuchsplanung,Korrelation und Kausalität | 30 | ||
| 7 Prognoseintervalle | 32 | ||
| Konfidenzintervall für E (yp) | 32 | ||
| Konfidenzintervall für yp | 33 | ||
| 8 Zusammenfassung | 35 | ||
| Was Sie aus diesem essential mitnehmen können | 37 | ||
| Literatur | 38 |
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