Zusammenfassung
Bei der Statistik-Prozedur „Kurvenanpassung“ geht es um die Frage der Vorhersage einer Variable y durch eine andere Variable x. Dabei sind zwei grundlegend verschiedene Modelltypen zu unterscheiden:
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Regressionsmodell. Die Entwicklung einer Variable y wird durch eine Erklärungsvariable x vorhergesagt. In Ergänzung der linearen Regressionsanalyse steht hier die Frage der Auswahl einer besten Kurvenform zur Vorhersage von y im Mittelpunkt der Analyse.
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Trendmodell. Die Entwicklung einer Variable y wird lediglich im Zeitablauf analysiert und durch die Zeitvariable x vorhergesagt. Auch hier geht es um die Frage, welche Kurvenform zur Vorhersage am besten geeignet ist.
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Janssen, J., Laatz, W. (2003). Modelle zur Kurvenanpassung. In: Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-10038-7_18
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-10038-7_18
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