Regression - Fragen Flashcards
Wie prognostiziert man mit der linearen Regressionsgeraden zukünftige Werte?
Eine optimale Regressionsgerade ist an die um sie herum liegenden Datenmenge angepasst. Je näher die Punkte an der Geraden liegen, desto genauer Prognosen können gemacht werden. Sie stellt so einen kausale Zusammehang zwischen den betrachteten Variablen her
Was bedeutet funktionale Abhängigkeit im Rahmen der Regression?
Die Variablen stehen in einem kausale Zusammenhang
In welcher Hinsicht ist eine lineare Regressionsgerade optimal?
Sie ist optimal, wenn der Abstand zu einzelnen Daten so klein wie möglich ist
Welche Idee steckt hinter der Methode der kleinsten Quadrate?
.
Können für unterschiedliche Streudiagramme die selbe Regressionsgerade berechnet werden?
ja, das ist möglich
Welcher Zusammenhang besteht zwischen der Steigung der Regressionsgeraden dem Bravais-Pearson’schen Korrelationskoeffizienten?
.
Welche Werte kann das Bestimmtheitsmaß annehmen?
Alle Werte zwischen 0 und 1 , es ist immer positiv, da die Werte quadirert werden.
In welchem Zusammenhang stehen der Bravais-Pearson’sche Korrelationskoeffizient und das Bestimmtheitsmaß bei einer linearen Regression?
Der Korrelationskoeffizient ist die Wurzel des Bestimmtheitsmaßes.
