Die klassische lineare Regression im Detail
Nachdem wir uns ein einfaches Beispiel zur Arbeit mit linearen Modellen in R angesehen
haben, sollten wir nun im Detail beleuchten, wie lm()
funktioniert und wie sich die Funktion steuern lässt. Die Anpassung einer klassischen
linearen Regression ist angemessen, wenn eine normalverteilte kontinuierliche
Kriteriumsvariable (also das, was Sie vorhersagen wollen) aus der Linearkombination eines oder mehrerer meist kontinuierlicher Prädiktoren
geschätzt werden soll (das ist die Information, durch die das Kriterium beschrieben oder
ermittelt werden soll). Formalmathematisch sieht unsere Grundannahme also so aus:
wobei y der Kriteriumsvariablen und x1, x2,..., xn den Prädiktoren entspricht, c1, c2, ..., c
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