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16 Beziehungen: Abhängige und unabhängige Variable, Bestimmtheitsmaß, Homoskedastizität und Heteroskedastizität, Hypothese (Statistik), Lineare Regression, Lineares Modell, P-Wert, Peter Hackl, Spezifikation (Statistik), Statistik, Statistische Signifikanz, Statistischer Test, Streudiagramm, Strukturbruch, Verallgemeinerte lineare Modelle, Verzerrung durch ausgelassene Variablen.
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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Bestimmtheitsmaß
vs. \mathitR^2.
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Homoskedastizität und Heteroskedastizität
Heteroskedastizität: Hier wird die Streuung der Punkte um die Gerade nach rechts hin größer. Heteroskedastizität, auch Varianzheterogenität oder Heteroskedastie („zerstreut“, „verteilt“, „zerstreubar“), bedeutet in der Statistik, dass die Varianz der Störterme nicht konstant ist.
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Hypothese (Statistik)
In der Statistik bezeichnet man mit Hypothese eine Annahme, die mit Methoden der mathematischen Statistik auf Basis empirischer Daten geprüft wird.
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Lineare Regression
Die lineare Regression (kurz: LR) ist ein Spezialfall der Regressionsanalyse, also ein statistisches Verfahren, mit dem versucht wird, eine beobachtete abhängige Variable durch eine oder mehrere unabhängige Variablen zu erklären.
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Lineares Modell
In der Statistik wird die Bezeichnung lineares Modell (kurz: LM) auf unterschiedliche Arten verwendet und in unterschiedlichen Kontexten.
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P-Wert
Der p-Wert (nach R. A. Fisher), auch Überschreitungswahrscheinlichkeit oder Signifikanzwert genannt (p für), ist in der Statistik und dort insbesondere in der Testtheorie ein Evidenzmaß für die Glaubwürdigkeit der Nullhypothese, die oft besagt, dass ein bestimmter Zusammenhang nicht besteht, z. B. ein neues Medikament nicht wirksam ist.
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Peter Hackl
Peter Hackl (* 1942 in Linz).
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Spezifikation (Statistik)
Die Spezifikation bezeichnet in der Statistik und Ökonometrie einen Prozess der Modellentwicklung, in der ein ökonomisch und statistisch schätzbares Modell (Schätzmodell) festgelegt wird.
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Statistik
Statistik „ist die Lehre von Methoden zum Umgang mit quantitativen Informationen“ (Daten).
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Statistische Signifikanz
Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so stark von einer vorher festgelegten Annahme (der Nullhypothese) abweichen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel verworfen wird.
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Statistischer Test
Ein statistischer Test dient in der Testtheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik, dazu, anhand vorliegender Beobachtungen eine begründete Entscheidung über die Gültigkeit oder Ungültigkeit einer Hypothese zu treffen.
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Streudiagramm
Beispiel eines Streudiagramms, in dem die Länge und Breite von verschiedenen Artillerieschiffen dargestellt ist Ein Streudiagramm, auch Punktwolke genannt (engl. scatter plot), ist die graphische Darstellung von beobachteten Wertepaaren zweier statistischer Merkmale.
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Strukturbruch
Illustration eines Strukturbruchs In der Statistik und Ökonometrie ist ein Strukturbruch in statistischen Zeitreihen eine Situation, bei der die Regressionsparameter nicht über die gesamte Zeitreihe hinweg konstant sind.
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Verallgemeinerte lineare Modelle
Verallgemeinerte lineare Modelle (VLM), auch generalisierte lineare Modelle (GLM oder GLiM) sind in der Statistik eine von John Nelder und Robert Wedderburn (1972) eingeführte wichtige Klasse von nichtlinearen Modellen, die eine Verallgemeinerung des klassischen linearen Regressionsmodells in der Regressionsanalyse darstellt.
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Verzerrung durch ausgelassene Variablen
In der Statistik tritt eine Verzerrung durch ausgelassene Variablen, auch Verzerrung aufgrund von ausgelassenen Variablen (Omitted Variable Bias, kurz OVB) auf, wenn eine oder mehrere relevante Variable(n) bzw.
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Leitet hier um:
RESET Test, RESET-Test, Regression Equation Specification Error Test.
