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Dieses essential befasst sich mit der einfachen linearen Regression, der simpelsten Form von Regressionsmodellen, in der fur die Modellbildung nur eine einzige Einflussvariable berucksichtigt wird. Leser finden in diesem Buch die Methode der kleinsten Quadrate zur Schatzung der Modellparameter, Residualanalysen zur UEberprufung 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 Verstandnis komplexer Regressionsansatze, bei denen mehrere Variablen die Zielgroesse beeinflussen und nichtlineare Zusammenhange vorliegen.

Contents:

Definition des einfachen Regressionsmodells.- UEberprufung der Modellvoraussetzungen.- Beurteilung des Modells durch den Korrelations- und den Determinationskoeffizienten.- Regressionsgerade als ein Instrument fur eine Prognose.- Umkehrregression.