Inhaltsverzeichnis
- 1 Was sind die Voraussetzungen für die Regressionsanalyse?
- 2 Was sind unabhängige Variablen in der Regressionsanalyse?
- 3 Was ist die Problematik bei der sogenannten Regressionsdiagnostik?
- 4 Wie wird die Regressionsgerade erreicht?
- 5 Was ist eine einfache lineare Regression?
- 6 Was ist eine multiple Regressionsanalyse?
Was sind die Voraussetzungen für die Regressionsanalyse?
Statistische Voraussetzungen für die Regressionsanalyse Damit deine Regressionsanalyse gültige Ergebnisse liefert, müssen einige statistische Voraussetzungen erfüllt sein. Diese Voraussetzungen werden Gauss-Markov-Annahmen genannt: Die Beziehung zwischen der erklärenden und der abhängigen Variable ist linear.
Was sind unabhängige Variablen in der Regressionsanalyse?
Die unabhängigen Variablen, die du in die Regressionsanalyse einschließt, weisen keine lineare Beziehung auf. Exogenität: Der erwartete Wert des Fehlers ist 0. Homoskedastizität: Die Varianz des Fehlerwertes ist für alle Werte der erklärenden Variablen gleich.
Was ist eine Regressionsgleichung?
Mit dieser grundlegenden Regressionsanalyse wird ein linearer Zusammenhang zwischen zwei Variablen modelliert. Eine Variable ist dabei unabhängig, sprich, ihr Wert kann beliebig verändert werden, wohingegen die zweite Variable von der ersten abhängig ist. Die Regressionsgleichung hierzu lautet: y=0+1∙x
Was ist die Problematik bei der sogenannten Regressionsdiagnostik?
Die Problematik bei der sogenannten Regressionsdiagnostik ist, dass sich die Gauß-Markow-Annahmen nur auf die Störgrößen, nicht aber auf die Residuen beziehen. Die Residuen haben zwar ebenfalls einen Erwartungswert von Null, sind aber nicht unkorreliert und weisen auch keine homogene Varianz auf.
Wie wird die Regressionsgerade erreicht?
Mathematisch wird das erreicht, indem man die sogenannte Methode der kleinsten Quadrate anwendet. An der Regressionsgerade kannst du optisch erkennen, wie stark der Zusammenhang zwischen Prädiktor und Kriterium ist: Fällt die Gerade ab, ist der Zusammenhang negativ, steigt sie hingegen an, ist die Korrelation positiv .
Welche Art der Regressionsanalyse gibt es?
In der Regressionsanalyse unterscheidet man verschiedene Arten, diese sind: Ist die Regressionsfunktion ermittelt, so gibt dies noch keine Aussage darüber, ob diese signifikant ist, also ob sie auch auf die Gesamtheit der Variablen übertragen werden kann. Mit Hilfe eines F-Tests kann die Signifikanz untersucht werden.
Was ist eine einfache lineare Regression?
Eine einfache lineare Regression kann mit der folgenden Gleichung ausgedrückt werden: Der Vergleich besteht aus drei Elementen: α – Der Interzept (Achsenabschnitt) ist der Startpunkt der Regressionsanalyse, die sogenannte Konstante. Also gibt es ein Basisgewicht auch, wenn die Größe 0 cm ist.
Was ist eine multiple Regressionsanalyse?
Multiple Regressionsanalyse. Multiple, oder auch mehrfache Regressionsanalyse genannt, ist eine Erweiterung der einfachen Regression. Dabei werden zwei oder mehrere erklärende Variablen verwendet, um die abhängige Variable (Y) vorhersagen oder erklären zu können.