Startseite > Thema: Regression, Einfache Lineare

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DIW Berlin: Produkte / Publikationen / Wochenbericht / docs: docs (#)

„Sie arbeiten mit a priori festgelegten Prognosefunktionen, das heißt, das Vorhersagemodell ist von vornherein fixiert und wird nicht durch die gegebene Datenlage bestimmt. Häufig beschränkt man sich dabei auf vergleichsweise einfache Prognosemodelle und nimmt an, dass der künftige Zustand des Unternehmens - Insolvenz oder Solvenz - von einer linearen Kombination der Unternehmensmerkmale abhängt ...“
http://www.diw.de/deutsch/wb_49/.../ 31224.html

DIW Berlin: Produkte / Publikationen / Wochenbericht / docs: docs (#)

„Oktober 1996 zusammengelegt. Die Rückvergütung für Unternehmen (von zunächst 1 166 FF auf der Basis des monatlichen Mindestlohns, was einer Reduzierung der Arbeitskosten um 12,4 % entspricht) [3] wird degressiv vom einfachen bis zum 1,33fachen Mindestlohn (SMIC) gewährt und schließt etwa 5 Millionen Beschäftigte ein. Für einige Industrien und Regionen sind höhere Rückvergütungen bis zum 2fachen Mindestlohn (dies entspricht einer Arbeitskostenreduzierung um bis zu 20,8 %) vorgesehen ...“
http://www.diw.de/deutsch/99_27_1/30360.html

Schätzung der Modellparameter (#)

„Nächste Seite: Methode der kleinsten Quadrate Aufwärts: Einfache lineare Regression Vorherige Seite: Einfache lineare Regression   Inhalt“
http://www.mathematik.uni-ulm.de/stochastik/lehre/ss04/statistik1/.../ node68.html

Tests und Konfidenzbereiche (#)

„Nächste Seite: t-Tests für Regressionskonstante und Aufwärts: Einfache lineare Regression Vorherige Seite: Normalverteilte Störgrößen   Inhalt“
http://www.mathematik.uni-ulm.de/stochastik/lehre/ss04/statistik1/.../ node72.html

Methode der kleinsten Quadrate (#)

„Mit Hilfe des folgenden Zahlenbeispiels soll illustriert werden, wie die einfache lineare Regression zur Vorhersage des Jahresertrages dienen kann.“
http://www.mathematik.uni-ulm.de/stochastik/lehre/ws02_03/statistik_2/.../ node5.html

skript (#)

„Maximum-Likelihood-SchätzerLineare und quadratische Formen normalverteilter ZufallsvektorenNichtzentrale -VerteilungVerteilungs- und Unabhängigkeitseigenschaften linearer und quadratischer FormenTests für die Regressionskoeffizienten; QuadratsummenzerlegungKonfidenzbereiche; Prognose von Zielvariablen“
http://www.mathematik.uni-ulm.de/stochastik/lehre/ws02_03/statistik_2/.../ skript.html

Einfache lineare Regression (#)

„So wie bei den 2-Stichproben-Problemen, die wir in den Kapiteln 3 und 4 betrachtet haben, gehen wir bei der einfachen Regression von zwei Datensätzen“
http://www.mathematik.uni-ulm.de/stochastik/lehre/ss04/statistik1/.../ node67.html

Einfache lineare Regression (#)

„Methode der kleinsten QuadrateBeste lineare erwartungstreue SchätzerNormalverteilte Störgrößent-Tests für Regressionskonstante und RegressionskoeffizientKonfidenzintervalle; Prognose von ZielwertenSimultane Konfidenzbereiche; Konfidenzbänder“
http://www.mathematik.uni-ulm.de/stochastik/lehre/ws02_03/statistik_2/.../ node4.html#sub.ein.lin

Methode der kleinsten Quadrate (#)

„Nächste Seite: Beste lineare erwartungstreue Schätzer Aufwärts: Schätzung der Modellparameter Vorherige Seite: Schätzung der Modellparameter   Inhalt“
http://www.mathematik.uni-ulm.de/stochastik/lehre/ss04/statistik1/.../ node69.html

Contents (#)

„Beispiele: Varianzanalyse als lineares ModellSchätzung der ModellparameterNormalverteilte StörgrößenBeispiele“
http://www.mathematik.uni-ulm.de/stochastik/lehre/ws02_03/statistik_2/.../ node1.html

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