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Einfache lineare Regression

Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen

  • Book
  • © 2018

Overview

Authors:
  1. Irasianty Frost

    1. München, Germany

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  • Eine verständliche Einführung in die lineare Regressionsanalyse
  • Regressionsgerade
  • Korrelation, Abhängigkeit, Kausalität
  • Prognose-Intervalle
  • Includes supplementary material: sn.pub/extras

Part of the book series: essentials (ESSENT)

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Table of contents (8 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-VIII
    Download chapter PDF

  2. Einführung

    • Irasianty Frost
    Pages 1-2

  3. Einfache lineare Regression

    • Irasianty Frost
    Pages 3-8

  4. Schätzung der Modellparameter

    • Irasianty Frost
    Pages 9-11

  5. Überprüfung der Modellannahmen

    • Irasianty Frost
    Pages 13-16

  6. Tests und Konfidenzintervalle

    • Irasianty Frost
    Pages 17-19

  7. Korrelations- und Determinationskoeffizient

    • Irasianty Frost
    Pages 21-25

  8. Prognoseintervalle

    • Irasianty Frost
    Pages 27-29

  9. Zusammenfassung

    • Irasianty Frost
    Pages 31-32

  10. Back Matter

    Pages 33-37
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Keywords

About this book

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.

Authors and Affiliations

  • München, Germany

    Irasianty Frost

About the author

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

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