Regressionsanalyse - Beherrschen Sie die Kunst der Regressionsanalyse: Vorhersagen Analysieren Entscheiden

Fouad Sabry

Publisher: Eine Milliarde Sachkundig [German]

Summary

Was ist Regressionsanalyse
 
In der statistischen Modellierung ist die Regressionsanalyse eine Reihe statistischer Prozesse zur Schätzung der Beziehungen zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Die gebräuchlichste Form der Regressionsanalyse ist die lineare Regression, bei der man die Linie findet, die nach einem bestimmten mathematischen Kriterium am besten zu den Daten passt. Beispielsweise berechnet die Methode der gewöhnlichen kleinsten Quadrate die eindeutige Linie, die die Summe der quadrierten Differenzen zwischen den wahren Daten und dieser Linie minimiert. Aus bestimmten mathematischen Gründen ermöglicht dies dem Forscher, die bedingte Erwartung der abhängigen Variablen abzuschätzen, wenn die unabhängigen Variablen einen bestimmten Satz von Werten annehmen. Weniger verbreitete Formen der Regression verwenden leicht unterschiedliche Verfahren, um alternative Standortparameter oder die bedingte Erwartung über eine breitere Sammlung nichtlinearer Modelle zu schätzen.
 
Ihre Vorteile
 
(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:
 
Kapitel 1: Regressionsanalyse
 
Kapitel 2: Kleinste Quadrate
 
Kapitel 3: Gauß?Markov-Theorem
 
Kapitel 4: Nichtlineare Regression
 
Kapitel 5: Bestimmtheitskoeffizient
 
Kapitel 6: Schätzung instrumenteller Variablen
 
Kapitel 7: Voreingenommenheit aufgrund ausgelassener Variablen
 
Kapitel 8: Gewöhnliche kleinste Quadrate
 
Kapitel 9: Residualsumme der Quadrate
 
Kapitel 10: Einfache lineare Regression
 
Kapitel 11: Verallgemeinerte kleinste Quadrate
 
Kapitel 12: Heteroskedastizitätskonsistente Standardfehler
 
Kapitel 13: Varianzinflationsfaktor
 
Kapitel 14: Nichtlinear Kleinste Quadrate
 
Kapitel 15: Hauptkomponentenregression
 
Kapitel 16: Fehlende Quadratsumme
 
Kapitel 17: Hebelwirkung (Statistik)
 
Kapitel 18: Polynomielle Regression
 
Kapitel 19: Fehler-in-Variablen-Modelle
 
Kapitel 20: Lineare kleinste Quadrate
 
Kapitel 21: Lineare Regression
 
(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Regressionsanalyse.
 
(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz der Regressionsanalyse in vielen Bereichen.
 
Für wen sich dieses Buch eignet
 
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die für jede Art von Regressionsanalyse über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten.

Available since: 02/04/2024.

Print length: 378 pages.

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    Metriken nutzen: beobachten, vergleichen, nachforschen und segmentieren
Teil III: Website optimieren und den Erfolg steigern

    Digital-Ziele bestimmen
    Zielerreichung, Conversions und Attributionsmodelle
    Key Performance Indicators, Indizes und Dashboards definieren
    Customer Journeys und Trichteranalyse

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