Regression
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ultiple <strong>Regression</strong>sanalyse<br />
Schätzung/Prüfung der <strong>Regression</strong>skoeffizienten -<br />
1.<br />
∑<br />
Allgemein<br />
( − yˆ)²<br />
→ Min!<br />
y i<br />
∑<br />
1. b<br />
ADM<br />
Beispiel<br />
≈ 6723 bPr ≈ −3833<br />
b ≈ 0,069<br />
eis<br />
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22<br />
2. Bestimmheitsmaß<br />
R²<br />
=<br />
∑<br />
( yˆ<br />
( y<br />
−<br />
−<br />
J: Zahl der Regressoren; k: Zahl d. Beobachtungswerte<br />
3. Signifikanzprüfung<br />
a) Gesamtmodell:<br />
i<br />
i<br />
y)²<br />
y)²<br />
R<br />
2 J *(1 − R²)<br />
korr<br />
= R²<br />
−<br />
.<br />
k − J −1<br />
R²<br />
F emp<br />
= J<br />
1−<br />
R²<br />
k − J −1<br />
b) einzelne <strong>Regression</strong>skoeff.:<br />
bk<br />
t<br />
emp<br />
=<br />
s<br />
k<br />
2. Bestimmheitsmaß<br />
3. Signifikanzprüfung<br />
a) = 45 ,29 > F( 3,12)<br />
= 3,49 signifikant<br />
b)<br />
R² = 0,919<br />
2<br />
R<br />
korr.<br />
=<br />
0,899<br />
F emp<br />
t ADM<br />
= 7 ,995 > t = 2, 18<br />
= − 8,632 > t 2, 18<br />
tPr eis<br />
=<br />
signifikant<br />
© PD Dr. C. Baumgarth (Lehrstuhl für Marketing)<br />
Carsten.Baumgarth@notes.uni-paderborn.de
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