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Welches Verfahren zum Zusammenhang von zwei Variablen kennst du außer der linearen Regression noch? Worin besteht der Unterschied?
bisher bekanntes Verfahren zum Zusammenhang von zwei Variablen: Korrelation. Rechnerisch sind Korrelation und Regression eng miteinander verknüpft.
Bsp.: Produkt-Moment-Korrelation:
- Korrelationswert (r) kann nur Werte zwischen -1 und +1 annehmen -> pos./neg./kein Zusammenhang zwischen x und y
- weitere Korrelationen: Rangkorr., Punktbiserale Korr., Punktbiserale Rangkorrelation (siehe Tabelle -> Skalenniveau)
- Für jeden x-Wert lässt sich der zugehörige y-Wert an einer Geraden ablesen.
- Bsp.: funktionaler Zus.hang zw. Masse u. Gewichtskraft
- Frage: Ist das auch möglich für stochastische, d.h. unvollkommene Zusammenhänge?
Ziel des Verfahrens lineare Regression: stochastischen Zusammenhang zwischen zwei Variablen durch lineare Funktion wiedergeben; Punktewolke wird durch eine einzige,
möglichst repräsentative Gerade ersetzt
Bsp.: Produkt-Moment-Korrelation:
- Korrelationswert (r) kann nur Werte zwischen -1 und +1 annehmen -> pos./neg./kein Zusammenhang zwischen x und y
- weitere Korrelationen: Rangkorr., Punktbiserale Korr., Punktbiserale Rangkorrelation (siehe Tabelle -> Skalenniveau)
- Für jeden x-Wert lässt sich der zugehörige y-Wert an einer Geraden ablesen.
- Bsp.: funktionaler Zus.hang zw. Masse u. Gewichtskraft
- Frage: Ist das auch möglich für stochastische, d.h. unvollkommene Zusammenhänge?
Ziel des Verfahrens lineare Regression: stochastischen Zusammenhang zwischen zwei Variablen durch lineare Funktion wiedergeben; Punktewolke wird durch eine einzige,
möglichst repräsentative Gerade ersetzt
Tags: Regressionsanalyse, VL 09
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