Universität · BWL · 2. Semester – Grundlagen II

Regressionsanalyse: Einfache und multiple lineare Regression

4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze

Einfache lineare Regression: Modell, Methode der kleinsten Quadrate (OLS), Schätzung der Köffizienten. Bestimmtheitsmaß R². Signifikanztests für Köffizienten. Prognose und Konfidenzintervall. Multiple lineare Regression: Modell, Interpretation, Multikollinearität. Regressionsdiagnostik: Residuenanalyse, Normalverteilung der Fehler. Anwendungsbeispiele: Prognose von Umsätzen, Preisbestimmung, Nachfragemodellierung.

Inhaltsübersicht

  • Einführung in Regressionsanalyse: Einfache und multiple lineare Regression
  • Kernkonzepte
  • Anwendungen und Übungen
  • Zusammenfassung
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