Teil: lineare Regression

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4 DummyvariablenVorteil:o Es können auch kategoriale Variablen im Modell berücksichtigt werdeno Es können nicht lineare Zusammenhänge aufgedeckt werdenEine mögliche Strategie zur Anpassung des Modells an nichtlineare Beziehungen in Daten ist die Konstruktion vonDummy-Variablen. Dabei müssen immer n¡-1 Variablen im Modell integriert werden (n = Anzahl der Kategorien).Interpretation:o Bei dichotomen Variablen (z.B. Geschlecht 0 = männlich und 1 = weiblich) steht der Regressionskoeffizientfür den Unterschied zwischen den beiden Ausprägungen.o Bei mehr als 2 Ausprägungen wird eine als Referenzkategorie deklariert. Diese wird nicht mit ins Modelleinbezogen Gegenstand von Vertiefungskursen32
Anwendung datensatz14a.savVariablennameAlterBildungEinkommenGeschlechtBedeutungAlter in JahrenBildungsjahreEinkommen in JahrenMännlich oder weiblich1. Schätzen Sie eine Regressionsfunktion von Einkommen auf Geschlecht. Wie interpretieren Sie denRegressionskoeffizienten?2. Verwenden Sie nun auch die anderen Variablen zur Erklärung von Einkommen. Diskutieren Sie das Modell.33
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Seite 9 und 10: Allgemeiner Ansatz9
Seite 11 und 12: Person mit 5 Jahren Berufserfahrung
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Seite 15 und 16: 1. Ermittlung eines theoretischen B
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Seite 24 und 25: Von der Grundgesamtheit zur Stichpr
Seite 26 und 27: 3 Die Modellannahmen zur Durchführ
Seite 28 und 29: Ausgewählte Lösungsmöglichkeiten
Seite 31: a) Analysieren deskriptive Statist

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