Regressionsebene im dreidimensionalen Raum
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Störgröße und ResiduumIn der Statistik sind Störgröße und Residuum zwei eng verwandte Konzepte. Die Störgrößen, auch Störvariablen, Störterme, Fehlerterme oder kurz Fehler genannt, sind in einer einfachen oder multiplen Regressionsgleichung unbeobachtbare Zufallsvariablen, die den vertikalen Abstand zwischen Beobachtungspunkt und wahrer Gerade messen. Für sie nimmt man für gewöhnlich an, dass sie unkorreliert sind, einen Erwartungswert von Null und eine homogene Varianz aufweisen (Gauß-Markow-Annahmen). Sie beinhalten unbeobachtete Faktoren, die sich auf die abhängige Variable auswirken. Die Störgröße kann auch Messfehler in den beobachteten abhängigen oder unabhängigen Variablen enthalten. .. weiterlesen
Multiple lineare RegressionIn der Statistik ist die multiple lineare Regression, auch mehrfache lineare Regression oder lineare Mehrfachregression genannt, ein regressionsanalytisches Verfahren und ein Spezialfall der linearen Regression. Die multiple lineare Regression ist ein statistisches Verfahren, mit dem versucht wird, eine beobachtete abhängige Variable durch mehrere unabhängige Variablen zu erklären. Das dazu verwendete Modell ist linear in den Parametern, wobei die abhängige Variable eine Funktion der unabhängigen Variablen ist. Diese Beziehung wird durch eine additive Störgröße überlagert. Die multiple lineare Regression stellt eine Verallgemeinerung der einfachen linearen Regression bzgl. der Anzahl der Regressoren dar. .. weiterlesen