Was ist eine kubische Regression?
Kubische Regression Bei der kubischen Regression wird versucht die Daten möglichst gut an ein Polynom dritten Grades (y = ax3 + bx2 +cx + d) anzupassen. Hier sind mindestens vier Paare von Messwerten nötig.
Wie führt man eine Regression durch?
Bei der linearen Regression versuchst du die Werte einer Variablen mit Hilfe einer oder mehrerer anderer Variablen vorherzusagen. Die Variable, die vorhergesagt werden soll, wird Kriterium oder abhängige Variable genannt.
Was ist eine mathematische Regression?
Die Regression gibt einen Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen an. Bei der Regressionsanalyse wird vorausgesetzt, dass es einen gerichteten linearen Zusammenhang gibt, das heißt, es existieren eine abhängige Variable und mindestens eine unabhängige Variable.
Was ist eine exponentielle Regression?
definiert, wobei a=y(0) der Anfangswert bei t=0 und k die Wachstumsrate, in unserem Fall die Populationwachstumsrate bzw. die Infektionsrate, ist. Das mathematische Modell des in dieser frühen Phase der Pandemie unbeschränkten Wachstums ist die gewöhnliche Differentialgleichung y′(t)=ky(t).
Wie viele Nullstellen hat eine kubische Funktion?
Eine kubische Funktion hat mindestens eine und maximal drei Nullstellen.
Wann darf ich eine Regression rechnen?
Für multiple lineare Regression betrachten wir die folgenden sechs Voraussetzungen:
- Lineare Beziehung zwischen den Variablen.
- Keine Ausreißer.
- Unabhängigkeit der Residuen.
- Keine Multikolinearität.
- Homoskedastizität (Gleichheit der Varianzen) der Residuen.
- Normalverteilung der Residuen.
Was Berechnet man bei der linearen Regression?
Durch ein Feld von Datenpunkten in einem Diagramm wird eine Gerade gelegt, die den Trend (steigend, fallend) anzeigt. Diese Gerade wird Ausgleichsgerade oder auch Regressionsgerade oder Lineare Regression genannt. Die Gerade lässt sich mathematisch durch die Funktionsgleichung y = b*x + a beschreiben.
Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Regression?
Die Regression basiert auf der Korrelation und ermöglicht uns die bestmögliche Vorhersage für eine Variable. Im Gegensatz zur Korrelation muss hierbei festgelegt werden, welche Variable durch eine andere Variable vorhergesagt werden soll. Die Variable die vorhergesagt werden soll nennt man bei der Regression Kriterium.
Was ist die Regressionsvarianz?
Die Regressionsvarianz drück aus, welche Abweichungen vom Mittelwert, das Regressionsmodell vorhersagt. Die Fehlervarianz drückt aus, wie die tatsächlichen Werte von dieser Vorhersage abweichen (daher nicht-erklärte Varianz).
