Einfache lineare Regression Flashcards
Regression
- beschreibt die Art des Zusammenhans zwischen korrelierten Variablen
- Y durch x vorhersagen
Voraussetzung lineare Regression
- Korrelation der Variablen
- Festlegen welche die andere Vorhersagt
- Intervallskalierung
- Bivariate Normalverteilung
Kriterium
-(Regressand)
die Variable die Vorher gesagt werden soll
Prediktor
(Regressor)
die Variable die die andere Vorher sagt
Deterministischer Zusammenhang
durch einen Wert kann exakt der andere Wert angegeben werden
Stochastische Zusammenhänge
- erlauben keine exakte & Fehlerfreie Vorhersagte
- Vorhersage die mit möglichst wenig Vorhersagefehlern verbunden ist.
Regressionsgerade
- minimirt die Summe der quadrierten Vorhersagefehlern
Regressionsgewicht
byx
gibt an um wie viel der y Wert steigt
- ist ein Maß für den Einfluss der Prädiktorvariablen
Standardschätzfehler
- abhängig von der höhe der Korrelation
- gibt an wie stark die beobachtetn Y - Werte um die Gerade Streuen
- Maß für die Ungenauigkeit der Schätzung
Determinationskoeffizient
Gibt an wie genau die Kriteriumsvariabilität durch die Prädiktorvariable hervorgesagt werden kann
r2 = Produkt - Momment Korrelation
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