Marktforschung - aurivoir.de
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- wie verän<strong>de</strong>rt sich die abhängige Variable bei einer Än<strong>de</strong>rung <strong>de</strong>r<br />
unabhängigen Variablen? (welchen Marktanteil erreicht man <strong>de</strong>n<br />
Außendiensteinsatz um 20% steigert?)<br />
- Zeitreihenanalyse<br />
- wie verän<strong>de</strong>rt sich eine abhängige Variable im Zeitablauf und somit ceteris<br />
paribus auch in <strong>de</strong>r Zukunft (wie entwickelt sich <strong>de</strong>r Weltmarktpreis für<br />
Baumwolle in <strong>de</strong>n nächsten 6 Monaten?)<br />
Grundprinzip <strong>de</strong>r linearen Regression<br />
1. Formulierung <strong>de</strong>s Mo<strong>de</strong>lls<br />
2. Schätzung <strong>de</strong>r Regressionsfunktion<br />
Bei <strong>de</strong>r linearen Regression versucht man eine lineare Funktion (Regressionsgera<strong>de</strong>)<br />
zu bestimmen, die <strong>de</strong>n zwischen diesen Variablen bestehen<strong>de</strong>n Zusammenhang am<br />
besten wie<strong>de</strong>rgibt<br />
y = bo + b1x<br />
y: Schätzwert <strong>de</strong>r unabhängigen Variablen<br />
x: unabhängige Variable<br />
bo: Parameter (konstantes Glied)<br />
b1: Parameter (Steigung)<br />
Zur Bestimmung <strong>de</strong>r Gera<strong>de</strong>n verwen<strong>de</strong>t man dabei die Summe <strong>de</strong>r quadrierten<br />
Abweichungen zwischen <strong>de</strong>n beobachteten Werten <strong>de</strong>r Variablen und <strong>de</strong>n auf <strong>de</strong>r<br />
Regressionsgera<strong>de</strong> liegen<strong>de</strong>n Werten (Metho<strong>de</strong> <strong>de</strong>r kleinsten Quadrate)<br />
Deren Grundi<strong>de</strong>e besteht darin, daß man die Regressionsgera<strong>de</strong> so durch die<br />
von <strong>de</strong>n Meßwerten bestimmte Punktewolke legt, daß die Abweichungen<br />
zwischen geschätzten Werten y und <strong>de</strong>n beobachteten Werten y minimal<br />
wer<strong>de</strong>n (die Regressionsgera<strong>de</strong> soll die Daten möglichst gut beschreiben)<br />
Bei <strong>de</strong>r „kleinste Quadrate-Schätzung“ wer<strong>de</strong>n allerdings nicht die<br />
Abweichungen zwischen geschätzten und beobachteten Werten betrachtet,<br />
son<strong>de</strong>rn die quadrierten Abweichungen, da sich sonst positive und negative<br />
Abweichungen aufheben wür<strong>de</strong>n<br />
Die Aussagekraft <strong>de</strong>r Gera<strong>de</strong>n hinsichtlich <strong>de</strong>r Beschreibung <strong>de</strong>r verwen<strong>de</strong>ten Daten<br />
(<strong>de</strong>r Stichprobenergebnisse), d.h. praktisch inwieweit die Gera<strong>de</strong> mit <strong>de</strong>n<br />
tatsächlichen Daten übereinstimmt, wird durch das Bestimmtheitsmaß r-Quadrat<br />
(erklärte Varianz : Gesamtvarianz) angegeben<br />
es ergibt sich aus <strong>de</strong>m Verhältnis:<br />
• <strong>de</strong>r Abweichungen (Differenzen) <strong>de</strong>r durch die Gera<strong>de</strong> geschätzten Werte <strong>de</strong>r<br />
abhängigen Variablen (y geschätzt) vom Mittelwert <strong>de</strong>r Stichprobe (erklärte<br />
Varianz) zu<br />
• <strong>de</strong>n Abweichungen <strong>de</strong>r beobachteten Werte von diesem Mittelwert<br />
(Gesamtvarianz)<br />
<strong>Marktforschung</strong><br />
Stand: 11.04.2009 18:08 www.<strong>aurivoir</strong>.<strong>de</strong> 97