Regression

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Modellspezifizierung +∑ 1. linearer Fall: a b * x + Zielfunktion: y i = k i, k ei 14 bk y i = a* x i , k (2. nichtlinearer Fall: ) Beschränkung auf linearen Fall ∏ Schätzfunktion: (Methode der kleinsten Quadrate) Beispiel: Absatz = b1 * Anzahl ADM + b2 * Preis + b3 * Werbebudget a: Konstante der Regressionsfunktion +∑ y i = a bk * xi, k b: Regressionskoeffiziente: Residualgröße x: unabhängige Variable y: abhängige Variable ˆ ∑ ( yi − yˆ i )² → Minimum © PD Dr. C. Baumgarth (Lehrstuhl für Marketing) Carsten.Baumgarth@notes.uni-paderborn.de
15 Minimierung © PD Dr. C. Baumgarth (Lehrstuhl für Marketing) Carsten.Baumgarth@notes.uni-paderborn.de Idee der Regressionsanalyse y e x ŷ
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Seite 5 und 6: Auswertungsverfahren 5 • Anzahl d
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Seite 19 und 20: Annahmen und Anwendungsempfehlungen
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Seite 23 und 24: . Anordnungen ultiple Regressionsan
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