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

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978-3-658-19731-5Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018

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,Eine Einführung für den Chirurgen,Grunds?tzlich gibt es unendlich viele Geraden, die durch die Punktewolke gehen. Welche ist für die Modellierung der Daten die ,,Beste“? Nach der Methode der kleinsten Quadrate gilt eine Gerade als die Beste, wenn ihre Koeffizienten folgende Funktion (von . und .) minimieren.

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Die zeitgem??e Hei?dampflokomotiveIn diesem . haben wir die simpelste Form der Regressionsmodelle mit zwei metrischen Variablen kennengelernt. Die kleinste Quadrate-Methode wird zur Sch?tzung der Regressionskoeffizienten verwendet. Die Modellannahmen werden haupts?chtlich grafisch überprüft.

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,Einführung,Lassen sich die wiederholt guten Ergebnisse singapurischer Schüler in internationalen Schulvergleichen durch die harte Arbeit der Kinder erkl?ren? Durch den Ehrgeiz der Eltern? Durch gut ausgebildete Lehrer? Durch innovative Methoden? Spielen wom?glich alle Faktoren zusammen eine Rolle?

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Einfache lineare Regression,Wie bereits erw?hnt, besteht das Hauptziel dieses . darin, die Basis der Regressionsmodelle zu vermitteln. Deshalb berücksichtigen wir in der Modellbildung lediglich eine einzige Einflussgr??e. Zudem setzen wir voraus, dass sowohl die Einfluss- als auch die Zielvariable metrisch sind.

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,Sch?tzung der Modellparameter,Grunds?tzlich gibt es unendlich viele Geraden, die durch die Punktewolke gehen. Welche ist für die Modellierung der Daten die ,,Beste“? Nach der Methode der kleinsten Quadrate gilt eine Gerade als die Beste, wenn ihre Koeffizienten folgende Funktion (von . und .) minimieren.