Lineare Einfachregression Flashcards

1
Q

Nenn Eigenschaften der Residuen einer linearen Regression

A
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Q

Was gilt unter den Gauß-Markov-Annahmen für die Schätzer beta und alpha?

A

Sie sind erwartungstreu

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3
Q

In BLUE, was bedeutet Best Linear?

A

“Bester linearer”, weil sie die jeweils kleinste Varianz in der Klasse der in Y linearen Schätzer besitzen und damit (relativ) präzise Aussagen ermöglichen.

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4
Q

Wie berechnet man die Varianz der linearen Funktionen als Schätzer?

A
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5
Q

Wie kann man die Varianzen von alpha und beta schätzen?

A
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6
Q

Was gilt für alpha und beta, wenn

A
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7
Q

Was gilt für alpha und beta, wenn

A
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8
Q

Die geschätzte Varianz von α + x*β ist kleiner als die geschätzte Varianz von Y_0. Wieso?

A

weil eine Unsicherheitsquelle weniger zu berücksichtigen ist

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9
Q

Wie lässt sich die Gesamtstreuung zerlegen?

A
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10
Q

Was ist gleich dem folgenden?

Teil der Reststreuung
A
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11
Q

Was bedeutet ein hohes R^2?

A

umso mehr wird die Varianz der abhängigen Variablen durch die Varianz der unabhängigen Variablen “erklärt”

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12
Q

Wie standardisiere ich Residuen?

A
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13
Q

Wie macht man eine Residualanalyse anhand von Normal-Quantil-Plots?

A
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14
Q
A
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