Einfache lineare Regression: Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen

این ضروری به رگرسیون خطی ساده می‌پردازد، ساده‌ترین شکل مدل‌های رگرسیونی، که در آن تنها یک متغیر تأثیرگذار برای مدل‌سازی در نظر گرفته می‌شود. در این کتاب، خوانندگان روش حداقل مربعات را برای تخمین پارامترهای مدل، تحلیل‌های باقیمانده برای بررسی مفروضات مدل و سایر روش‌های آماری برای ارزیابی مدل پیدا خواهند کرد. همچنین خواهید آموخت که چگونه می توان از مدل به عنوان یک ابزار پیش بینی استفاده کرد. بنابراین، خوانندگان پایه محکمی برای درک رویکردهای رگرسیون پیچیده به دست می‌آورند که در آن چندین متغیر بر متغیر هدف تأثیر می‌گذارند و روابط غیرخطی وجود دارد.

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.