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E-Book

Einfache lineare Regression

Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen

AutorIrasianty Frost
VerlagSpringer VS
Erscheinungsjahr2017
Seitenanzahl40 Seiten
ISBN9783658197322
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis4,99 EUR
Dieses essential befasst sich mit der einfachen linearen Regression, der simpelsten Form von Regressionsmodellen, in der für die Modellbildung nur eine einzige Einflussvariable berücksichtigt wird. Leser finden in diesem Buch die Methode der kleinsten Quadrate zur Schätzung der Modellparameter, Residualanalysen zur Überprüfung der Modellannahmen sowie weitere statistische Verfahren zur Beurteilung des Modells. Zudem erfahren sie, wie das Modell als ein Prognoseinstrument eingesetzt werden kann. Somit erwerben Leser eine solide Grundlage zum Verständnis komplexer Regressionsansätze, bei denen mehrere Variablen die Zielgröße beeinflussen und nichtlineare Zusammenhänge vorliegen.

Dipl.-Statistikerin Irasianty Frost ist als Dozentin für Statistik an der Hochschule Fresenius in München tätig.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Was Sie in diesem essential finden können6
Inhaltsverzeichnis7
1 Einführung9
2 Einfache lineare Regression11
Das Streudiagramm11
Das lineare Regressionsmodell13
Kennzahlen zur Beschreibung von Daten14
3 Schätzung der Modellparameter17
Stochastische Eigenschaften von und18
4 Überprüfung der Modellannahmen20
Überprüfung der Homoskedastizität20
Überprüfung der Unkorreliertheit22
Überprüfung der Normalverteilungsannahme23
5 Tests und Konfidenzintervalle24
Normal- und Student-t-Verteilung24
Testen der Steigung25
Konfidenzintervalle26
6 Korrelations- und Determinationskoeffizient27
Determinationskoeffizient28
Korrelationskoeffizient29
Korrelation und Abhängigkeit30
Versuchsplanung,Korrelation und Kausalität30
7 Prognoseintervalle32
Konfidenzintervall für E (yp)32
Konfidenzintervall für yp33
8 Zusammenfassung35
Was Sie aus diesem essential mitnehmen können37
Literatur38

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