找回密碼
 To register

QQ登錄

只需一步,快速開始

掃一掃,訪問微社區(qū)

打印 上一主題 下一主題

Titlebook: Einfache lineare Regression; Die Grundlage für ko Irasianty Frost Book 2018 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Natur

[復(fù)制鏈接]
查看: 36000|回復(fù): 39
樓主
發(fā)表于 2025-3-21 18:25:39 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Einfache lineare Regression
副標題Die Grundlage für ko
編輯Irasianty Frost
視頻videohttp://file.papertrans.cn/304/303649/303649.mp4
概述Eine verst?ndliche Einführung in die lineare Regressionsanalyse.Regressionsgerade.Korrelation, Abh?ngigkeit, Kausalit?t.Prognose-Intervalle.Includes supplementary material:
叢書名稱essentials
圖書封面Titlebook: Einfache lineare Regression; Die Grundlage für ko Irasianty Frost Book 2018 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Natur
描述Dieses .essential. befasst sich mit der einfachen linearen Regression, der simpelsten Form von Regressionsmodellen, in der für die Modellbildung nur eine einzige Einflussvariable berücksichtigt wird. Leser finden in diesem Buch die Methode der kleinsten Quadrate zur Sch?tzung der Modellparameter, Residualanalysen zur überprüfung der Modellannahmen sowie weitere statistische Verfahren zur Beurteilung des Modells. Zudem erfahren sie, wie das Modell als ein Prognoseinstrument eingesetzt werden kann. Somit erwerben Leser eine solide Grundlage zum Verst?ndnis komplexer Regressionsans?tze, bei denen mehrere Variablen die Zielgr??e beeinflussen und nichtlineare Zusammenh?nge vorliegen.
出版日期Book 2018
關(guān)鍵詞Kleinste-Quadrate-Sch?tzer; ?hnlichkeitsanalyse; Zusammenhangsanalyse; Residualanalyse; Regressionsmodel
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-19732-2
isbn_softcover978-3-658-19731-5
isbn_ebook978-3-658-19732-2Series ISSN 2197-6708 Series E-ISSN 2197-6716
issn_series 2197-6708
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018
The information of publication is updating

書目名稱Einfache lineare Regression影響因子(影響力)




書目名稱Einfache lineare Regression影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Einfache lineare Regression網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Einfache lineare Regression網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Einfache lineare Regression被引頻次




書目名稱Einfache lineare Regression被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Einfache lineare Regression年度引用




書目名稱Einfache lineare Regression年度引用學(xué)科排名




書目名稱Einfache lineare Regression讀者反饋




書目名稱Einfache lineare Regression讀者反饋學(xué)科排名




單選投票, 共有 1 人參與投票
 

1票 100.00%

Perfect with Aesthetics

 

0票 0.00%

Better Implies Difficulty

 

0票 0.00%

Good and Satisfactory

 

0票 0.00%

Adverse Performance

 

0票 0.00%

Disdainful Garbage

您所在的用戶組沒有投票權(quán)限
沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 22:19:15 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-91008-1 der Naturwissenschaft erkl?ren oder auch eine Prognose erstellen. Die Güte der Anpassung h?ngt insbesondere davon ab, ob die erforderlichen Modellvoraussetzungen – in unserem Fall sind es Homoskedastizit?t, Unkorreliertheit und Normalverteilung – erfüllt sind. Wie k?nnen wir erkennen, dass die Daten diese nicht verletzen?
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:20:36 | 只看該作者
,Nachverst?rkung und delikate Balancen,l gezeigt wurde, m?gliche Abweichungen von den Modellannahmen identifizieren k?nnen. Nun wollen wir statistisch überprüfen, ob die exogene Variable . einen Beitrag zur Erkl?rung der endogenen Variablen leistet.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 04:54:28 | 只看該作者
Irasianty FrostEine verst?ndliche Einführung in die lineare Regressionsanalyse.Regressionsgerade.Korrelation, Abh?ngigkeit, Kausalit?t.Prognose-Intervalle.Includes supplementary material:
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:10:26 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:19:14 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:29:49 | 只看該作者
Tests und Konfidenzintervalle,l gezeigt wurde, m?gliche Abweichungen von den Modellannahmen identifizieren k?nnen. Nun wollen wir statistisch überprüfen, ob die exogene Variable . einen Beitrag zur Erkl?rung der endogenen Variablen leistet.
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:31:58 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-91008-1 der Naturwissenschaft erkl?ren oder auch eine Prognose erstellen. Die Güte der Anpassung h?ngt insbesondere davon ab, ob die erforderlichen Modellvoraussetzungen – in unserem Fall sind es Homoskedastizit?t, Unkorreliertheit und Normalverteilung – erfüllt sind. Wie k?nnen wir erkennen, dass die Date
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:18:13 | 只看該作者
,Nachverst?rkung und delikate Balancen,l gezeigt wurde, m?gliche Abweichungen von den Modellannahmen identifizieren k?nnen. Nun wollen wir statistisch überprüfen, ob die exogene Variable . einen Beitrag zur Erkl?rung der endogenen Variablen leistet.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:22:37 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-658-19732-2Kleinste-Quadrate-Sch?tzer; ?hnlichkeitsanalyse; Zusammenhangsanalyse; Residualanalyse; Regressionsmodel
 關(guān)于派博傳思  派博傳思旗下網(wǎng)站  友情鏈接
派博傳思介紹 公司地理位置 論文服務(wù)流程 影響因子官網(wǎng) 吾愛論文網(wǎng) 大講堂 北京大學(xué) Oxford Uni. Harvard Uni.
發(fā)展歷史沿革 期刊點評 投稿經(jīng)驗總結(jié) SCIENCEGARD IMPACTFACTOR 派博系數(shù) 清華大學(xué) Yale Uni. Stanford Uni.
QQ|Archiver|手機版|小黑屋| 派博傳思國際 ( 京公網(wǎng)安備110108008328) GMT+8, 2025-10-5 13:24
Copyright © 2001-2015 派博傳思   京公網(wǎng)安備110108008328 版權(quán)所有 All rights reserved
快速回復(fù) 返回頂部 返回列表
彭州市| 孟津县| 东至县| 沈丘县| 锦州市| 乡宁县| 包头市| 雷州市| 黄陵县| 巴中市| 湾仔区| 镇沅| 凯里市| 莆田市| 盖州市| 乐都县| 安陆市| 镇安县| 金沙县| 普兰县| 丰镇市| 贵州省| 新巴尔虎左旗| 阿拉善左旗| 金门县| 尚义县| 平果县| 新野县| 乃东县| 尼勒克县| 舞阳县| 汾阳市| 阆中市| 邵阳县| 独山县| 辽阳市| 安顺市| 遵义市| 蒙山县| 龙州县| 罗定市|