Schlagwort: Residuum

Lineare Regression mit Hilfe von lm() und Funktionen zum Extrahieren von Modelleigenschaften

Die Funktion lm() ist ein mächtiges Instrument für die lineare Regression, das zahlreiche statistische Informationen über die untersuchten Daten bereitstellt. Es wird hier nur für die wichtigsten statistischen Größen gezeigt, wie man sie entweder direkt oder durch weitere Hilfsfunktionen gewinnen kann.

walter
Residualplotlm()residuals()ResiduumStatistikRegressionswertesummary()coefficients()fitted.values()RegressionsanalyseMethode der kleinsten QuadrateRegressionsgeradesummary.lm()plot.lm()plot()Bestimmtheitsmaß

Regressionsanalyse: Die Varianzzerlegung, das Bestimmtheitsmaß und der Residualplot

Durch Definition geeigneter Zufallsvariablen (Regressionswert und Residuum) bei einer Regressionsanalyse wird man auf die sogenannte Varianzzerlegung geführt. Sie erlaubt es durch eine einzige Kennzahl (das Bestimmtheitsmaß) zu beurteilen, wie gut die Messdaten durch die Regressionsgerade approximiert werden. Das Diagramm, das die Güte der Approximation am Besten ausdrücken kann, ist der Residualplot.

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VarianzResidualplotSum of Squares ResidualsResiduumStatistikReststreuungRegressionswerteStandardabweichungRegressionsanalyseMethode der kleinsten QuadrateVarianzzerlegungRegressionsgeradeKovarianzSQESum of Squares ExplainedKorrelationskoeffizientBestimmtheitsmaßSQR

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