Was ist ein einfaches lineares Regressionsmodell?
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Video: Was ist ein einfaches lineares Regressionsmodell?

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Video: Einfache Lineare Regression Basics | Statistik | Mathe by Daniel Jung 2024, November
Anonim

Einfache lineare Regression ist eine statistische Methode, die es uns ermöglicht, Beziehungen zwischen zwei kontinuierlichen (quantitativen) Variablen zusammenzufassen und zu untersuchen: Die andere Variable, die mit y bezeichnet wird, wird als Antwort-, Ergebnis- oder abhängige Variable betrachtet.

Auch gefragt, was ist ein einfaches lineares Regressionsbeispiel?

Lineare Regression quantifiziert die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Ergebnisvariablen. Zum Beispiel , lineare Regression kann verwendet werden, um die relativen Auswirkungen von Alter, Geschlecht und Ernährung (die Prädiktorvariablen) auf die Körpergröße (die Ergebnisvariable) zu quantifizieren.

Wie berechnet man eine einfache lineare Regression? Die Lineare Regressionsgleichung Die Gleichung hat die Form Y= a + bX, wobei Y die abhängige Variable ist (das ist die Variable, die auf der Y-Achse verläuft), X ist die unabhängige Variable (dh sie ist auf der X-Achse aufgetragen), b ist die Steigung der Geraden und a ist der y-Achsenabschnitt.

In ähnlicher Weise können Sie sich fragen, was der Zweck einer einfachen linearen Regression ist.

Einfache lineare Regression ähnelt der Korrelation insofern, als die Zweck ist zu messen, inwieweit es a linear Beziehung zwischen zwei Variablen. Insbesondere die Zweck von lineare Regression besteht darin, den Wert der abhängigen Variablen basierend auf den Werten einer oder mehrerer unabhängiger Variablen "vorherzusagen".

Wie führt man Schritt für Schritt eine lineare Regression durch?

Der erste Schritt ermöglicht es dem Forscher, das Modell zu formulieren, d. h. dass die Variable X einen kausalen Einfluss auf die Variable Y hat und dass ihr Zusammenhang ist linear . Der Zweite Schritt von Rückschritt Analyse soll zu passen Rückschritt Leitung. Die mathematische Schätzung der kleinsten Quadrate wird verwendet, um das unerklärte Residuum zu minimieren.

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