Statistik - Lineare Regression at FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Exemplary flashcards for Statistik - Lineare Regression at the FOM Hochschule für Oekonomie & Management on StudySmarter:

Sagt das Bestimmtheitsmaß R², ob ein lineares Modell stimmt?

Select the correct answers:

  1. Nein

  2. Ja

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Ein Regressionsmodell liefert folgende Ausgabe: Multiple R-squared = 0.4566. Welche Aussage stimmt?

Select the correct answers:

  1. 46% der Variation der Trinkgeldhöhe werden modelliert.

  2. Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell stimmt, liegt bei 46%

  3. 46% der Beobachtungen werden richtig modelliert.

  4. 46% der Variation der Rechnungshöhe werden modelliert

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Für ein gegebenes x0 = 10 lautet die Prognose ˆ y0 = 0.9203+0.1050·10 = 1.9703. 


Stimmt die Aussage: Bei einer Rechnungshöhe von 10$ wird das Trinkgeld mit Sicherheit bei 1.97$ liegen?

Select the correct answers:

  1. Nein

  2. Ja

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Funktion in R


Regressionsgerade darstellen

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R Funktion 

-> lineare Regression

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Welche Aussage stimmt vermutlich – aus inhaltlichen Gründen?

Select the correct answers:

  1. Die Trinkgeldhöhe hängt von der Rechnungshöhe ab.

  2. Die Rechnungshöhe hängt von der Trinkgeldhöhe ab.

  3. Trinkgeld und Rechnungshöhe sind unabhängig.

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Welches Skalenniveau hat die Variable Trinkgeldhöhe?

Select the correct answers:

  1. Numerisch – Verhältnisskala

  2. Kategorial – nominal.

  3. Kategorial – ordinal.

  4. Numerisch – Intervallskala.

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Geschätzter Achsenabschnitt ^β0

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Geschätzte Steigung ^β1 

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Von was hängt die Quadratsumme der Residuen ab?

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Residuum

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Modellierung: Lineare Regression



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Statistik - Lineare Regression

Sagt das Bestimmtheitsmaß R², ob ein lineares Modell stimmt?

  1. Nein

  2. Ja

Statistik - Lineare Regression

Ein Regressionsmodell liefert folgende Ausgabe: Multiple R-squared = 0.4566. Welche Aussage stimmt?

  1. 46% der Variation der Trinkgeldhöhe werden modelliert.

  2. Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell stimmt, liegt bei 46%

  3. 46% der Beobachtungen werden richtig modelliert.

  4. 46% der Variation der Rechnungshöhe werden modelliert

Statistik - Lineare Regression

Für ein gegebenes x0 = 10 lautet die Prognose ˆ y0 = 0.9203+0.1050·10 = 1.9703. 


Stimmt die Aussage: Bei einer Rechnungshöhe von 10$ wird das Trinkgeld mit Sicherheit bei 1.97$ liegen?

  1. Nein

  2. Ja

Statistik - Lineare Regression

Funktion in R


Regressionsgerade darstellen

plotModel(lm(tip~total_bill, data=tips))

Statistik - Lineare Regression

R Funktion 

-> lineare Regression

lm(tip~total_bill, data=tips)

Statistik - Lineare Regression

Welche Aussage stimmt vermutlich – aus inhaltlichen Gründen?

  1. Die Trinkgeldhöhe hängt von der Rechnungshöhe ab.

  2. Die Rechnungshöhe hängt von der Trinkgeldhöhe ab.

  3. Trinkgeld und Rechnungshöhe sind unabhängig.

Statistik - Lineare Regression

Welches Skalenniveau hat die Variable Trinkgeldhöhe?

  1. Numerisch – Verhältnisskala

  2. Kategorial – nominal.

  3. Kategorial – ordinal.

  4. Numerisch – Intervallskala.

Statistik - Lineare Regression

Geschätzter Achsenabschnitt ^β0

Mittelwert von x – geschätzten Steigung ˆβ1 * Mittelwert von x

Statistik - Lineare Regression

Geschätzte Steigung ^β1 

Qutient aus der Kovarianz von x und x und der Varianz von x

Statistik - Lineare Regression

Von was hängt die Quadratsumme der Residuen ab?

Vom geschätzten Achsenabschnitt (ˆ β0) und der geschätzten Steigung (ˆ β1).

Ziel: Minimiere durch optimale Wahl von β0 und ˆ β1

Statistik - Lineare Regression

Residuum

(Zufälliger) Fehler

Abweichung von meinem geschätzten y-Wert und dem tatsächlichen x-Wert. 

Statistik - Lineare Regression

Modellierung: Lineare Regression



Bestimme Vektor ˆβ = ˆβ0 ˆβ1!

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