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Regressionsanalyse θηλ

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Der Standardfehler der Regression und das Bestimmtheitsmaß sind die in der Regressionsanalyse am häufigsten angewendeten Maßzahlen.
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Ziel einer Regressionsanalyse ist es auf Grundlage von bekannten Werten für Ursache- und Wirkungsvariablen ein Modell zu entwickeln mit dem unbekannte Daten geschätzt werden können.
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Beispielsweise hat man in der Regressionsanalyse eine Menge von Datenpunkten gegeben, in die eine Gerade möglichst passgenau eingelegt wird.
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Einerseits ist es notwendig die meteorologischen Einflüsse auf die Ertragsbildung komplex zu betrachten, anderseits ist die Regressionsanalyse die am häufigsten angewandte Methode.
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Aus dem Histogramm kann die Fluoreszenzlebensdauer graphisch oder durch Regressionsanalyse ermittelt werden.
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Mit Hilfe dieser Daten wird eine multiple Regressionsanalyse durchgeführt.
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Ein wichtiger Schritt der Regressionsanalyse ist die Modellvalidierung.
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In der Regressionsanalyse geht es darum den Achsenabschnitt, die Steigungsparameter und die Varianz der Störgrößen zu schätzen.
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Dazu lässt sich mit Hilfe der Regressionsanalyse der Beitrag einer unabhängigen Variable (dem Regressor) für die Prognose der abhängigen Variable herleiten.
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Anders als bei der linearen Regressionsanalyse ist eine direkte Berechnung der besten Regressionskurve nicht möglich.
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