Regressions- und Korrelationsanalyse

Grundlagen — Methoden — Beispiele

Auteurs

• Bernd Rönz

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• Technologie / Ingénierie

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Das Inhaltsverzeichnis umfasst grundlegende Konzepte der Regressions- und Korrelationsanalyse, beginnend mit den Begriffen der Abhängigkeiten, Regression und Korrelation sowie deren historischen Entwicklungen. Es behandelt die lineare Regression, einschließlich Streuungsdiagramm, bedingte Mittelwerte, einfache und multiple lineare Regression sowie partielle lineare Regression. Die Voraussetzungen und Eigenschaften der Regressionsschätzungen werden ebenfalls thematisiert, ebenso wie praktische Aspekte der Regressionsanalyse. Die Güte der Regression wird durch Bestimmtheit und Standardfehler bewertet. Die lineare Korrelation wird in einfachen und multiplen Formen sowie deren Beziehungen zur Regression untersucht. Die Zuverlässigkeit der Schätzungen wird durch die Verteilung der Koeffizienten und statistische Hypothesenprüfungen sichergestellt. Multikollinearität und die Regression von Zeitreihen, einschließlich Autokorrelation, werden behandelt. Heteroskedastizität und interdependente Beziehungen in der Regressionsanalyse werden ebenfalls besprochen. Nichtlineare Regressionen und Korrelationen, sowie deren Messung für nominal- und ordinalskalierte Variablen, runden das Thema ab. Zusätzlich sind verschiedene Tabellen zur Normalverteilung, t-Verteilung, Chi-Quadrat-Verteilung und Autokorrelation enthalten. Ein Stichwortverzeichnis erleichtert die Navigation durch die Inhalte.

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• Année de publication: 1992