Nichtlineare Regression

Zusammenfassung

Die Nichtlineare Regression wird in diesem Kapitel auf acht Seiten in den wesentlichen Grundzügen behandelt, wobei die mittels Nichtlinearer Regression zu behandelnden Problemstellungen sowie die Vorgehensweise bei der Schätzung eines Wachstumsmodells skizziert werden und die Umsetzung mit SPSS kurz aufgezeigt wird. Mit Hilfe der Nichtlinearen Regression lassen sich nahezu beliebige Modellstrukturen schätzen. Anwendungen finden sich z. B. im Rahmen der Werbewirkungsforschung, in der Marktforschung oder bei der Untersuchung von Wachstumsmodellen. Allerdings können die Modellschätzungen aufgrund der nicht linearen Modellstrukturen nur mit Hilfe von iterativen Algorithmen berechnet werden. Ob diese Algorithmen konvergieren, hängt u. a. davon ab, welche Startwerte der Untersucher vorgibt. Es werden somit auch erhöhte Anforderungen an den Anwender gestellt. Die statistischen Tests, die bei der linearen Regressionsanalyse zur Prüfung der Güte des Modells oder der Signifikanz der Parameter verwendet werden, sind für die Nichtlineare Regression nicht anwendbar. Eine ausführliche Darstellung der Nichtlinearen Regression mit der Berechnung eines umfangreichen Fallbeispiels findet der Leser in dem Buch von: Backhaus, K./Erichson, B./ Weiber, R.: Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden, 3. Aufl., Berlin Heidelberg 2016.