Was ist das Ziel der linearen Regressionsanalyse?
Das Ziel ist es, den Einfluss einer oder mehrerer kardinalskalierter unabhängiger Variablen auf eine kardinalskalierte abhängige Variable zu untersuchen
Was ist der Unterschied zwischen einfacher und multipler linearer Regression?
Die einfache lineare Regression untersucht den Einfluss einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige, während die multiple lineare Regression den Einfluss von mehreren unabhängigen Variablen auf eine abhängige analysiert
Was versteht man unter einer unabhängigen und einer abhängigen Variable?
Die unabhängige Variable (Prädiktor) beeinflusst die abhängige Variable (Kriterium). Die abhängige Variable wird durch die unabhängige erklärt.
Wie unterscheiden sich Korrelation und Regression?
Bei der Korrelation wird ein Zusammenhang zwischen Variablen ohne festgelegte Wirkungsrichtung untersucht. Bei der Regression wird davon ausgegangen, dass eine Variable (X) eine andere (Y) beeinflusst.
Was sind die Voraussetzungen für eine einfache lineare Regression?
Es muss ein begründeter Verdacht bestehen, dass X Y beeinflusst – z. B. durch frühere Studien oder die zeitliche Reihenfolge der Variablen.
Was ist ein Residuum?
Ein Residuum ist die Differenz zwischen dem tatsächlichen Y-Wert und dem durch die Regressionsgerade geschätzten Y-Wert.
Welche Formel hat die einfache lineare Regressionsgleichung?
Die Regressionsgleichung lautet:yᵢ = a + b·xᵢDabei ist a der y-Achsenabschnitt und b die Steigung der Geraden.
Welche Methode wird zur Bestimmung der Regressionsgerade verwendet?
Die Methode der kleinsten Quadrate – sie minimiert die Summe der quadrierten Abweichungen (Residuen) zwischen den beobachteten und geschätzten Y-Werten.
Was ist ein Beispiel für eine einfache lineare Regression im Alltag?
Ein Beispiel: Untersuchung des Einflusses von Alkoholkonzentration im Blut (X) auf die Reaktionszeit (Y) bei 10 Personen.
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