Lernziele¶

Lineare Regression¶

Die Grundbegriffe der linearen Regression werden erläutert und anhand des probabilistischen Modells der linearen Einfachregression, \(y = a + b x + \epsilon\) veranschaulicht
Am Beispiel des Anscombe Datensatzes werden Methoden der Regressionsdiagnostik zur Bewertung und Auswahl von Modellen wie : Bestimmtheitsmaß , Methode der gewöhnlichen kleinsten Quadrate und RMSE besprochen
Weiters werden Methoden zum Umgang mit Hebelpunkten und Ausreißern behandelt
Schließlich wird die Polynomiale Regression als Erweiterung zur linearen Regression vorgestellt
Zusammengefasst werden folgende Begriffe und Methoden besprochen : Lineare Regression , Lineare Einfachregression , Parameterschätzung - Methode der gewöhnlichen kleinsten Quadrate , Modelldiagnose , Regressionsdiagnostik , Anscombe-Quartett , Bestimmtheitsmaß , Hebelpunkte und Ausreißer , Multiple lineare Regression - Polynomiale Regression