Nennen Sie die Annahmen der Regressionsanalyse
Linearität
Normalverteilung der Residuen
Keine Multikolliniearität
Unabhängige Variablen korrelieren nicht miteinander
Keine Autokorrelation
Residuen sind unkorreliert
Homoskedizität
Wie kann eine multikolliniearität geprüft werden?
Durch eine Korrelationsmatrix der unabhängigen Variablen. Bei hohen Korrelationen liegt eine wahrscheinlich eine mulitkolliniearität vor
Was bewirken Außreißer in einer Regressionsanalyse und wie können diese ermittelt werden?
Sie können die Regressionsergebnisse stark beeinflussen
Ermittelt können diese über Cooks Distance
Untersucht wie stark sich die Regressionsgerade verändert, wenn Beobachtungen ausgelassen werden
Was prüft der F-Test?
F-Test: Ob ein Zusammenhang zwischen der abhängigen und unabhängigen Variable herrscht
T-Test: Prüft ob der Regressionskoeffizient such von Null unterscheidet
Wie kann die Stärke des Einflusses eines Regressionskoeffizient ermittelt wird?
Für was ist die logistische Regression anzuwenden
Die binäre logistische Regression untersucht den Zusammenhang zwischen binär skalierten abhängigen und unabhängigen Variablen
Aus welchem Grund ist bei binärskalierten abhängigen Variablen eine Regressionsanalyse nicht zu empfehlen?
Weil die Annahme der normalverteilten Residuen verletzt wird
Beschreiben Sie die Vorgehensweise der logistischen Regression
Formulierung des Modells
Schätzung des Modells
Überprüfung der Annahmen der logistischen Regression
Identifikation von Ausreißern
Überprüfung der Modellgüte
Interpretation der Koeffizienten
Inwiefern können Koeffizienten in einer logistischen Regression interpretiert werden?
Sie können hinsichtlich ihrer Richtung, aber nicht in ihrer Stärke interpretiert werden.
Was untersucht die Varianzanalyse
Sie untersucht den Zusammenhang zwischen einer metrisch skalierten abhängigen Variable und einer oder mehreren nominal skalierten unabhängigen Variable
Was unterscheidet die mehrfaktorielle Varianzanalyse von der einfaktoriellen Varianzananalyse?
Die mehrfaktorielle wird durch die Interaktionen zwischen Faktoren ergänzt.
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