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Regression <-, -en> [regrɛˈsjoːn] SAM. ž. spol

Regression

régression ž. spol

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nemščina

Die lineare Einfachregression ist ein Spezialfall der multiplen linearen Regression.

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Danach wird die Aufmerksamkeit besonders auf die Phänomene der Übertragung, Gegenübertragung, Regression, Agieren, Verschieben, Abspalten, Kontraphobische Abwehr oder Reaktionsbildung gerichtet.

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Gegen Ende der Oberkreide mehren sich dann die Anzeichen für Regression, die meist noch vor der Kreide/Tertiär-Wende vollzogen ist.

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Es wird die geschätzte erklärte Quadratsumme der Regression mit der geschätzten erklärten und unerklärten Quadratsumme von Regression und Fehler ins Verhältnis gesetzt.

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In der einfachen linearen Regression lässt sich unter den Voraussetzungen des klassischen Modells der linearen Einfachregression zeigen, dass eine erwartungstreue Schätzung für, d..

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Das klassische Beispiel ist die einfache lineare Regression: die Regressiongerade mit den Parametern und wird von einer Störgröße überlagert.

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Eine Regression dagegen beschreibt den Zusammenhang, kann ihn aber nicht erklären.

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Wird der Regressand durch mehrere Regressoren erklärt spricht man von einer multiplen linearen Regression.

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Wichtig ist, dass Regressionen für sich genommen nur Beziehungen zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehrerer unabhängiger Variablen in einem gegebenen Datensatz aufzeigen.

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Bei der klassischen linearen Regression wird vorausgesetzt, dass die Störgrößen normalverteilt sind.

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