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Einfache lineare Regression: Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen

Kataloginformation Katalogdatensatz500277770 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	ger
Hinweise auf parallele Ausgaben	505501368 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Frost, Ira: Einfache lineare Regression
ISBN	978-3-658-19731-5
Name	Frost, Ira
T I T E L	Einfache lineare Regression
Zusatz zum Titel	Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen
Verlagsort	Wiesbaden
Verlag	Springer VS
Erscheinungsjahr	2018
Erscheinungsjahr	2018
Umfang	Online-Ressource (VIII, 37 S. 8 Abb, online resource)
Reihe	essentials
Titelhinweis	Druckausg.ISBN: 978-3-658-19731-5
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Frost, Ira: Einfache lineare Regression
ISBN	ISBN 978-3-658-19732-2
Klassifikation	JHBC
	SOC027000
	519.5
	310
	SK 840
Kurzbeschreibung	Dieses essential befasst sich mit der einfachen linearen Regression, der simpelsten Form von Regressionsmodellen, in der für die Modellbildung nur eine einzige Einflussvariable berücksichtigt wird. Leser finden in diesem Buch die Methode der kleinsten Quadrate zur Schätzung der Modellparameter, Residualanalysen zur Überprüfung der Modellannahmen sowie weitere statistische Verfahren zur Beurteilung des Modells. Zudem erfahren sie, wie das Modell als ein Prognoseinstrument eingesetzt werden kann. Somit erwerben Leser eine solide Grundlage zum Verständnis komplexer Regressionsansätze, bei denen mehrere Variablen die Zielgröße beeinflussen und nichtlineare Zusammenhänge vorliegen. Der Inhalt Definition des einfachen Regressionsmodells Überprüfung der Modellvoraussetzungen Beurteilung des Modells durch den Korrelations- und den Determinationskoeffizienten Regressionsgerade als ein Instrument für eine Prognose Umkehrregression Die Zielgruppen Studierende und Dozierende der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie Psychologie und Medizin Praktiker, die ihr Forschungsinstrument und ihre Studienergebnisse verstehen wollen Die Autorin Dipl.-Statistikerin Irasianty Frost ist als Dozentin für Statistik an der Hochschule Fresenius in München tätig.
1. Schlagwortkette	Lineare Regression
1. Schlagwortkette	Regressionsmodell
ANZEIGE DER KETTE	Lineare Regression -- Regressionsmodell
SWB-Titel-Idn	495036471
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-19732-2
Internetseite / Link	Volltext
Siehe auch	Volltext
Siehe auch	Cover

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