MVA_Seminar+VL+Einheiten an der Universität Zu Lübeck | Karteikarten & Zusammenfassungen

MVA_Seminar+VL+Einheiten an der Universität zu Lübeck

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Was sagt das Regressionsgewicht b1 in der multiplen Regression aus?

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Voraussetzungen Regessionsdiagnostik

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logistische Regression

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ANOVA

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logistische Regression

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Generalized linear model - Zusammenfassung

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MVA_Seminar+VL+Einheiten

GLM - zugehörige Funktion 

Link-Funktion g(Y)

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Odds

Chance, dass bestimmtes Ereignis eintritt

Verhältnis der Wahrscheinlichkeiten des Eintreten und des Nichteintretens


Odds=Wahrscheinlichkeit / Gegenwahrscheinlichkeit

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Was sagt das Regressionsgewicht b1 in der multiplen Regression aus?

pro Einheit in X1 verändert sich y-hut (die vorhergesagten y-Werte) um b1 unter Kontrolle/Konstanthalten aller andern Prädiktoren im Modell

MVA_Seminar+VL+Einheiten

Voraussetzungen Regessionsdiagnostik

Homoskedastizität

Normalverteilung der Residuen

Unabhängigkeit der Residuen (keine Autokorrelation)

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logistische Regression

wenn AV binär ist (nicht metrisch)

zB ja/nein, bestehen/nicht bestehen


yhut= bx2 + bx

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Regressionsanalyse

Verfahren für Analyse kontinuierlicher unabhängiger Variablen

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ANCOVA

Verfahren für Analyse kategorialer und kontinuierlicher unabhängiger Variablen 

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ANOVA

Verfahren für Analyse kategorialer unabhängiger Variablen 

MVA_Seminar+VL+Einheiten

logistische Regression

wenn AV Kategorial ist

zb "Wird Individuum später psychisch erkranken?"

MVA_Seminar+VL+Einheiten

Generalized linear model - Zusammenfassung

Y=kontinuierlich : LF=Y -> ALM (lineare Regression)


Y=binär : LF=log(Y=1/Y=0) -> logistische Regression


Y=poisson-verteilt (seltene Ereignisse in bestimmten Zeit- oder Raumintervall) : LF=log(Y) -> Poisson-Regression

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Homoskedastizität

Varianzgleichheit

Zusammenhang zwischen Residuen und y-hut-Werten? -> wenn ja dann evtl. nicht-linearer Zusammenhang zwischen x und y

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Welche Information liefert uns der Determinationskoeffizient?

Anteil an der Varianz von Y, die durch das Modell (y-hut) erklärt werden kann

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