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Quantitative Methoden 2 (Fach) / Regressionsanalyse (Lektion)

Diese Lektion wurde von AnnekeAdn erstellt.

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• Regressionsanalyse: Art der Variablen Kriteriumsvariable= kontinuierlich, intervallskaliert, normalverteilt Prädiktorvariable= dichotom(2 Ausprägungen), oder kontinuierlich, min auf intervallskalenniveau
• Unterschied Korrelation zu Regression beide bestimmen Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Regression: bei Regression von Y auf X nur Fehler von Vorhersage von Y minimiert, nicht symmetrisch Korrelation: Fehler bei Vorhersage von X und Y minimiert, symmetrisch
• Standartfehler des Modells SyIx Maß für Unsicherheit der Schätzung der Werte des Kriteriums mit Hilfe des Modells über Prädiktoren
• Regressionskoeffizient, Bestimmung Regressionskoeffizient gibt an um wie viel sich der Wert des Kriteriums ändert und in welche Richtung , wenn sich der Wert des Prädiktors um 1 ändert Bestimmung Regressionskoeffizient: Vorhersage, wie stark Prädiktor für sich genommen das Kriterium vorher sagt
• Varianzaufklärung Residuen Die einzelnen Werte in der Kriteriumsvariable streuen um den Mittelwert My (weichen davon ab). Die Abweichung y-My ist z.T vorhersagbar mit Prädiktoren; = der Teil der Varianz der bebachteten Werte mit Prädiktoren erklärbar Residuen= nicht erklärbarer Teil der Abweichung der My
• Varianzaufklärung durch Modell vs Varianz der Residuen Varianz der Residuen= Fehlervarianz je besser das Modell, desto größer die erklärbare Varianz und desto kleiner die Varianz der Residuen (Fehlervarianz)
• F-Test vergleicht zwei geschätzte Varianzen miteinander ->Signifikanztest: für Gesamtmodell: vergleicht geschätzte Varianz des Modells mit gescätzter Fehlervarianz

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