Zusammenfassung
Bei der multiplen linearen Regression wird die gleichzeitige Abhän— gigkeit der zu erklärenden Variablen Y von mehreren erklärenden Va— riablen Xk (k = 1, ... , m) untersucht. Es kann der Fall eintreten, daß nicht nur zwischen der zu erklärenden und den erklärenden Variablen, sondern auch unter den erklärenden Variablen Beziehungen bestehen. Allgemein ist Multikollinearität definiert als stochastische (korre— lative) Beziehungen zwischen zwei oder mehreren erklärenden Varia—blen in einer multiplen Regressionsfunktion. In den weiteren Aus— führungen wird dabei eine Einschränkung auf lineare Beziehungen zwi— schen den erklärenden Variablen vorgenommen.
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© 1992 Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden
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Rönz, B., Förster, E. (1992). Multikollinearität. In: Regressions- und Korrelationsanalyse. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-96496-0_6
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-96496-0_6
Publisher Name: Gabler Verlag, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-409-13019-6
Online ISBN: 978-3-322-96496-0
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