Was ist Regression?
Mit Hilfe der Regression lassen sich beeinflussung zwischen zwei oder mehr Variablen ermitteln. Durch Anwendung der Regression können sich Beobachtungen aber auch Klassifizieren lassen.
Welche Formen der Regression giebt es und was zeichnet diese aus?
Einfache Regression
Abhängigkeit einer erklärenden Variable (X) zu einer Abhängingen Variable (Y)
Multiple Regression
Abhängigkeit mehrere erklärender Variabeln (X1, X2, …) zu einer Abhängigen Variable (Y)
Logische Regression
Wahrscheinlichkeit der Zuordnung einer Variablen (Y) zu einer von zwei Ausprägungen
nicht parametrische Regression
Regression, bei der keine direkte lineare ABhängigkeit festzustellen ist.
Welche Anwendungsvoraussetzungen müssen erfüllt werden, damit eine Multiple Regression durchgeführt werden kann?
Zusammenhang zwischen Abhängiger Variable (Y) und Unabhängiger Variable (X) muss linear sein
Der Erwartungswert der Residuen (Differenz der Erwarteten und Tatsächlichen Werte) ist Null
Residuen sind nicht untereinander Abhängig
Die Varianz der Residuen ist konstant und Endlich
Zwischen den Unabhängigen Variablen (X1, X2, …) darf es kein oder nur sehr schwacher Zusammenhang bestehen
Die Residuen sind normalverteilt
Zwischen den Unabhängigen Variablen (X1, X2, …) und den Residuen besteht keine Abhängigkeit
Was ist die Blue Eigenschaft
Eine Regression welche folgende Anwendungsvoraussetzungen erfült, hat die sog. BLUE Eigenschaft
Was ist das Bestimmtheitsmaß? Welche Werte sagen was aus?
Das Bestimmtheitsmaß (R²) gibt die Güte der Vorhersage an bzw. wie inear sich diese verhalten.
Ergebnis <= 0 ->Kaum bis kein Linearer Zusammenhang
Ergebnis = 1 -> Alle Ergebnisse auf der Regressionsgeraden
Was gibt die Mittlerwe Quadratische Abweichung an?
Die MSE gibt die Abweichung der Vorhersage von den Realen Werten an
Mit welcher Methode werden Beobachtungen bei nicht parametrischen Regressionen zugeordnet?
Mit der k-NN Methode
Wie funktioniert die k-NN Methode?
Bei dieser Methode werden neue Beobachtung (Y) anhand der nächsten Nachbarn (X) bestimmt. Die Anzahl der Nachbar sollten ca. 20 % sein.
Welche Kennziffern sind bei dieser Ausgabre Relevant?
Welche Voraussetzung muss erfüllt sein, damit sich die Nasenbreite um 0.28 mm verbreitert, wenn sich die Länge um 1 mm erhöht?
Ceteris Paribus
Wie Signifikat ist das Ergebnis der Regression?
Das Ergebnis ist sehr segnifikatn, da der P-Wert unter 0,05 ist.
Dadurch ist die Wahrscheinlichkeit von zufälligen ergebnissen sehr gering
Zuletzt geändertvor 2 Jahren
