Multiple lineare Regression - Theorie und Beispiel [German]

By Sibylle Weiss

Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 1,3, Brandenburgische Technische Universit t Cottbus, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit geht es un dieTheorie bzw. Herleitung der multiplen linearen Regression und ihre Anwendung an einem Beispiel mithilfe von R (Code im Anhang). Wenn danach gefragt wird, ob eine ausgewogene Ern hrung das Herzinfarktrisiko reduziert, F hrungskr fte berdurchschnittlich gut aussehen oder Kinder aus zerr tteten Familienverh ltnissen h ufiger zur Flasche greifen als andere, dann kann im Rahmen der Beantwortung dieser Frage eine Regressionsanalyse n tzlich sein. Die Regressionsanalyse modelliert Zusammenh nge zwischen einer abh ngigen Variable (aV) und einer (einfache Regressionsanalyse) oder mehreren (multiple Regressionsanalyse) unabh ngigen Variablen (uV). Ein solches Modell wird auch h ufig daf r verwendet, Vorhersagen ber die Werte einer abh ngigen Variable auf Grundlage der Werte der unabh ngigen Variablen zu treffen oder um die Intensit t der Beziehung zwischen den Variablen zu identifizieren. Wie auch bei der Korrelationsrechnung bedeutet ein Zusammenhang zwischen abh ngigen und unabh ngigen Variablen bei der Regressionsanalyse nicht gleichzeitig eine Kausalit t. Im Rahmen der Regression wird zwar gegebenenfalls vor Beginn der Rechnung eine Kausalit tsvermutung aufgestellt; ob die unabh ngige Variable allerdings als Ursache tats chlich vor der Wirkung (auf die abh ngige Variable) steht, kann lediglich schl ssig argumentiert werden. Stellt sich die Regressionsgleichung als geeigneter Sch tzer f r die abh ngige Variable heraus, so bedeutet das nur, dass mithilfe der unabh ngigen Variablen die abh ngige Variable hinreichend gut gesch tzt werden kann. Eine Form der multiplen Regression ist die multiple lineare Regression, auf deren Theorie im Folgenden kurz eingegangen und die anschlie end an einem Beispiel demonstriert wird.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3656903581
• ISBN13: 9783656903581
• Release Date: March 2015
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 24 Pages
• Weight: 0.10 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"