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7 Beziehungen: Abhängige und unabhängige Variable, Ceteris paribus, Grenznutzenschule, Multiple lineare Regression, Multivariate Verfahren, Randverteilung, Regressionsparameter.
Abhängige und unabhängige Variable
Funktion typischerweise durch einen Graphen mit der unabhängigen Variablen auf der horizontalen Achse und der abhängigen Variable auf der vertikalen Achse dargestellt. Bei dieser Funktion ist ''y'' die abhängige Variable und ''x'' die unabhängige Variable. In der Mathematik ist eine abhängige Variable eine Variable, deren Wert vom Effekt (einer) anderer(en) Variable(n) abhängt.
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Ceteris paribus
Die lateinische Phrase ceteris paribus (Abkürzungen: c. oder cet.) bedeutet sinngemäß „unter sonst gleichen Bedingungen“.
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Grenznutzenschule
Die Grenznutzenschule (auch Marginalismus von) ist eine Anfang der 1870er Jahre in England, Österreich und der Schweiz nahezu gleichzeitig aufgekommene Theorierichtung der Volkswirtschaftslehre, die den Begriff des Nutzens in den Mittelpunkt stellt.
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Multiple lineare Regression
In der Statistik ist die multiple lineare Regression, auch mehrfache lineare Regression (kurz: MLR) oder lineare Mehrfachregression genannt, ein regressionsanalytisches Verfahren und ein Spezialfall der linearen Regression.
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Multivariate Verfahren
Mit Hilfe von multivariaten Verfahren (auch multivariate Analysemethoden) werden in der multivariaten Statistik mehrere statistische Variablen oder Zufallsvariablen zugleich untersucht.
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Randverteilung
zweidimensionalen Normalverteilung sowie der beiden Marginalverteilungen (rot und blau). Als Randverteilungen oder Marginalverteilung werden in der Stochastik die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Teilfamilien einer gegebenen Familie von Zufallsvariablen bezeichnet.
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Regressionsparameter
Regressionsparameter, auch Regressionskoeffizienten oder Regressionsgewichte genannt, messen den Einfluss einer Variablen in einer Regressionsgleichung.
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Leitet hier um:
AMEs, Average Marginal Effects, MEMs, MERs, Marginal Effects at Representative Values, Marginal effects at the means, Marginale Effekte.
