Auf Basis der Stichprobendaten geschätzte lineare Gleichung, die dazu dient, Werte der Zielvariable (abhängige Variable y) auf Basis der eingesetzten Werte der Einflussgröße(n) (unabhängige Variable(n) x) zu modellieren und vorherzusagen. Welche Gleichung am besten geeignet ist, um den Zusammenhang zwischen Einflussgröße und Zielgröße abzubilden, wird mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate ermittelt. Kann grafisch als Regressionsgerade dargestellt werden.1angelehnt an Bortz, Jürgen; Schuster, Christof (2010): Einfache lineare Regression. In: Jürgen Bortz und Christof Schuster (Hg.): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 183-202, Kapitel 11 und Weiß, Christel (2013): Beschreibung eines Zusammenhangs. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 73-89, Kapitel 5.
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Fußnoten
- 1angelehnt an Bortz, Jürgen; Schuster, Christof (2010): Einfache lineare Regression. In: Jürgen Bortz und Christof Schuster (Hg.): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 183-202, Kapitel 11 und Weiß, Christel (2013): Beschreibung eines Zusammenhangs. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 73-89, Kapitel 5.