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Datenmatrix
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Datentabelle für 2 Merkmale
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der absoluten Häufigkeiten
Kontingenztafel der absoluten Häufigkeiten
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der relativen Häufigkeiten
Kontingenztafel der relativen Häufigkeiten
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Betriebe und hinterzogene Steuer
Kontingenztabelle X: Art des Betriebes 1 = Handelsbetriebe 2 = Freie Berufe (Leistungsbetriebe) 3 = Fertigungsbetriebe Y: Art der hinterzogenen Steuer 1 = Lohnsteuer 2 = Einkommenssteuer 3 = Umsatzsteuer 4 = Sonstiges
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Korrelationskoeffizient
nach Bravais-Pearson Eigenschaften X und Y unabhängig
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X größer Y größer X größer Y kleiner
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Positiver strikter Zusammenhang
Negativer strikter Zusammenhang
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Korrelationskoeffizient bei verschiedenen Konstellationen
von Ausprägungen
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Korrelationskoeffizient: 1.00
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Korrelationskoeffizient: 0.52
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Korrelationskoeffizient: 0.00
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Korrelationskoeffizient: -0.62
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Korrelationskoeffizient bei verschiedenen Konstellationen
von Ausprägungen
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Mögliche Funktionenklassen
für die Regressionsrechnung
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Lineare Funktionen Polynome Exponentialfunktionen (Exponentielles Wachstum; x ist die Zeit) Gompertz-Kurven Logistische Funktionen
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Prinzip der kleinsten Quadrate (Kleinst-Quadrat-Schätzung)
Man sucht in der betrachteten Klasse diejenige Funktion f, so dass die Summe der Abweichungsquadrate minimiert wird: Bestimme f, so dass minimal !!
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Aufgaben der Regressionsrechnung
1. Extrapolation Stellt man sich für den Moment x als die Zeit vor, so möchte man die beobachteten Werte auf die „Zukunft“ extrapolieren. Man erstellt eine „Prognose“. Dazu bedient man sich der gefundenen Funktion f, um für eine „Zeit“ x der „Zukunft“ den Wert y = f(x) zu schätzen.
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2. Interpolation Man interessiert sich für den Wert von y = f(x)
für Zwischenwerte von x, d. h. für Werte x, die zwischen 2 beobachteten Werten liegen: Wieder bedient man sich der Funktion f, um eine Interpolation der Werte durchzuführen.
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Lineare Regression Finde reelle Zahlen a und b,so dass der Wert von
minimal wird! Mit anderen Worten: Finde den „Punkt“ (a ,b), an dem die Funktion ihr Minimum annimmt!
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Steigung der Regressionsgeraden
Schnitt der Regressionsgeraden mit der y-Achse bei
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Bestimmtheitsmaß Maß für die Güte der Anpassung der
Daten an die Regressionsfunktion Dabei ist
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In einem Kaufhauskonzern mit 10 Filialen
soll die Wirkung von Werbeausgaben auf die Umsatzsteigerung untersucht werden. Die Daten sind: X: Werbeausgaben in 1000 Euro Y: Umsatzsteigerung in Euro
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Demonstrationsbeispiel
Lineare Regression Mittelwerte Varianzen Kovarianz
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Steigung der Regressionsgeraden
Schnitt der Regressionsgeraden mit der y-Achse bei
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Statistische Maßzahlen
Bisher: Mittelwert Median Quantile (Quartile) Lagemaße Varianz Standardabweichung Kovarianz Korrelation Streuungsmaße Konzentrationsmaße Gini-Koeffizient
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Verhältniszahlen Index- zahlen Gliederungs- zahlen Beziehungs- zahlen
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