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keine Ausreißer ( Boxplot) Normalverteilung der Variablen ( Histogramm) Linearität Homoskedastizität: Streuung der Residuen konstant Normalverteilung der Residuen keine Autokorrelation der Residuen: statistische Unabhängigkeit der Residuen <strong>von</strong>einander keine Multikollinearität: Unabhängigkeit der unabhängigen Variablen <strong>von</strong>einander
Diagramme Veraltete Dialogfelder Streu-/Punkt-Diagramm Matrix-Streudiagramm
Seite 1 und 2: Seminar: Multivariate Verfahren Lei
Seite 3 und 4: Regressionsanalyse
Seite 5 und 6: X 1 , X 2 ,… X i Y Prädiktor(en)
Seite 7 und 8: y Wovon ist es abhängig, ob ich ei
Seite 9 und 10: 1. Zusammenhänge aufzeigen • Wel
Seite 11 und 12: Regressionsanalyse •Einfaches lin
Seite 13 und 14: Prinzip: Es wird eine Gerade ermitt
Seite 16 und 17: vorhergesagter y-Wert der Person i
Seite 18 und 19: = Schnittpunkt mit der y-Achse Wenn
Seite 20 und 21: Für einen Datensatz (eine Punktewo
Seite 23 und 24: Analysieren Regression Linear…
Seite 25 und 26: Modelle: Aufgenommene und entfernte
Seite 27 und 28: Regressionsanalyse (1) Globale Güt
Seite 29 und 30: Analysieren Regression Linear…
Seite 31 und 32: … entspricht der Korrelation zwis
Seite 33: Wieviel Varianz wird aufgeklärt?
Seite 36 und 37: Achtung! Man kann R² künstlich d
Seite 38 und 39: … ist die Standardabweichung d de
Seite 40 und 41: Besitzt das geschätzte Modell auch
Seite 44 und 45: AV und UV in „Matrixvariablen“
Seite 47 und 48: = Varianzhomogenität (konstante St
Seite 49 und 50: Y - ZRESID X - ZPRED Beide Diagramm
Seite 51 und 52: = Fehler sind nicht wie im Modell g
Seite 53 und 54: Visualisierung i via Streudiagramm
Seite 55 und 56: … hat einen großen Einfluss auf
Seite 57 und 58: … tritt auf, wenn der multiple l
Seite 60 und 61: Alle angegebenen Variablen werden f
Seite 62 und 63: WANN? wenn von vorneherein nur Var
Seite 64 und 65: (= Indikator-, Kategorien-, binäre
Seite 67: Im Plot sind die e i die vertikalen

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