Zusammenfassung
Die Regressionsanalyse (wir beschränken uns auf den zweidimensionalen Fall) behandelt folgendes Problem: Aus den Realisierungen einer Zufallsvariablen X sollen wahrscheinlichkeitstheoretische Aussagen, d.h. Vorhersagen über die Werte einer zweiten Zufallsvariablen Y gemacht werden. Dabei sind selbstverständlich nur dann sinnvolle Vorhersagen möglich, wenn die beiden Zufallsvariablen X und Y (stochastisch) abhängig sind, wenn also eine sog. (stochastische) Bindung zwischen X und Y besteht. Falls nämlich X und Y (stochastisch) unabhängige Zufallsvariable sind, ist die Wahrscheinlichkeitsverteilung der einen Zufallsvariablen unabhängig von der anderen. Daher liefert eine der beiden Zufallsvariablen überhaupt keine Information über die Verteilung der anderen Zufallsvariablen. Wir betrachten zunächst folgende Beispiele.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Author information
Authors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2000 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
Bosch, K. (2000). Regressionsanalyse. In: Elementare Einführung in die angewandte Statistik. Vieweg Studium, vol 27. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-91926-7_11
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-91926-7_11
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag
Print ISBN: 978-3-528-67227-0
Online ISBN: 978-3-322-91926-7
eBook Packages: Springer Book Archive