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Einfache lineare Regression

Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen

Authors: Frost, Irasianty

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  • Eine verständliche Einführung in die lineare Regressionsanalyse
  • Regressionsgerade
  • Korrelation, Abhängigkeit, Kausalität
  • Prognose-Intervalle 
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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.

About the authors

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

Table of contents (8 chapters)

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Bibliographic Information

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Book Title
Einfache lineare Regression
Book Subtitle
Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen
Authors
Series Title
essentials
Copyright
2018
Publisher
VS Verlag für Sozialwissenschaften
Copyright Holder
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature
eBook ISBN
978-3-658-19732-2
DOI
10.1007/978-3-658-19732-2
Softcover ISBN
978-3-658-19731-5
Series ISSN
2197-6708
Edition Number
1
Number of Pages
VIII, 37
Number of Illustrations
8 b/w illustrations
Topics