Dieses zeigt die korrekte Anwendung von Konfidenzintervallen und hilft, Fehlinterpretationen derselben zu vermeiden bzw. zu erkennen. Auf die mathematischen Tiefen der Statistik wird bewusst verzichtet. Leser lernen in diesem essential den Begriff und die Bedeutung des Konfidenzintervalls im Kontext der dahinterstehenden Idee von Jerzy Neyman (1894-1981) kennen. Beispiele und Abbildungen erleichtern das Erfassen des Konzepts Konfidenzintervall.
Aktualisiert: 2023-05-04
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Dieses zeigt die korrekte Anwendung von Konfidenzintervallen und hilft, Fehlinterpretationen derselben zu vermeiden bzw. zu erkennen. Auf die mathematischen Tiefen der Statistik wird bewusst verzichtet. Leser lernen in diesem essential den Begriff und die Bedeutung des Konfidenzintervalls im Kontext der dahinterstehenden Idee von Jerzy Neyman (1894-1981) kennen. Beispiele und Abbildungen erleichtern das Erfassen des Konzepts Konfidenzintervall.
Aktualisiert: 2023-04-28
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Dieses befasst sich mit der einfachen linearen Regression, der simpelsten Form von Regressionsmodellen, in der für die Modellbildung nur eine einzige Einflussvariable berücksichtigt wird. Leser finden in diesem Buch die Methode der kleinsten Quadrate zur Schätzung der Modellparameter, Residualanalysen zur Überprüfung der Modellannahmen sowie weitere statistische Verfahren zur Beurteilung des Modells. Zudem erfahren sie, wie das Modell als ein Prognoseinstrument eingesetzt werden kann. Somit erwerben Leser eine solide Grundlage zum Verständnis komplexer Regressionsansätze, bei denen mehrere Variablen die Zielgröße beeinflussen und nichtlineare Zusammenhänge vorliegen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Dieses befasst sich mit der einfachen linearen Regression, der simpelsten Form von Regressionsmodellen, in der für die Modellbildung nur eine einzige Einflussvariable berücksichtigt wird. Leser finden in diesem Buch die Methode der kleinsten Quadrate zur Schätzung der Modellparameter, Residualanalysen zur Überprüfung der Modellannahmen sowie weitere statistische Verfahren zur Beurteilung des Modells. Zudem erfahren sie, wie das Modell als ein Prognoseinstrument eingesetzt werden kann. Somit erwerben Leser eine solide Grundlage zum Verständnis komplexer Regressionsansätze, bei denen mehrere Variablen die Zielgröße beeinflussen und nichtlineare Zusammenhänge vorliegen.
Aktualisiert: 2023-04-04
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