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 nicht (stochastisch) unabhängig 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.
Rights and permissions
Copyright information
© 1982 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig
About this chapter
Cite this chapter
Bosch, K. (1982). Regressionsanalyse. In: Elementare Einführung in die angewandte Statistik. vieweg studium; Basiswissen. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-88804-4_11
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-88804-4_11
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-528-17227-5
Online ISBN: 978-3-322-88804-4
eBook Packages: Springer Book Archive