Aus dem Kurs: Zeitreihenanalyse und Prognosen mit Microsoft Excel
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Statistische Signifikanz beurteilen – Tutorial zu Microsoft Excel
Aus dem Kurs: Zeitreihenanalyse und Prognosen mit Microsoft Excel
Statistische Signifikanz beurteilen
Halten sie diese Regressionsanalyse eigentlich für glaubwürdig? Das ist eine berechtigte Frage und ist genau Bestandteil der statistischen Signifikanz bei dieser Regressionsanalyse. Denn genau diese bemisst in einer Regression die Stärke und Glaubwürdigkeit der Beziehungen zwischen den unabhängigen und der abhängigen Variablen. In diesem Regressionseinsatz wären es die unabhängigen Variablen Produktionskosten, Werbeausgaben, Mitarbeiter und Wettbewerbsaktivitäten, die in diesem gesamten Ansatz versuchen, die abhängige Variable Umsatz zu erklären. Und dabei gibt es dann genau dafür die zweite Ausgabe und im zweiten Ausgabeblock haben wir eine sogenannte ANOVA. ANOVA steht einfach für Analysis of Variance, also Analyse der Varianz. Und hier sehen Sie dann verschiedene Ausgaben wie die Freiheitsgrade, aber auch Quadratsumme, mittlere Quadratsumme, sowie die Prüfgröße und den "F krit"-Wert. Dabei haben sie jetzt erstmal die Freiheitsgrade und was dabei direkt auch auffällt, ist, dass…
Üben mit Projektdateien
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Inhalt
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Einführung Regressionsmodelle4 Min. 6 Sek.
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Visuelle Analyse4 Min. 43 Sek.
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Korrelationsanalyse4 Min. 28 Sek.
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Abhängige und unabhängige Variablen bestimmen2 Min. 30 Sek.
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Regressionsanalyse durchführen2 Min. 27 Sek.
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Bestimmtheitsmaß r² interpretieren5 Min. 37 Sek.
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Statistische Signifikanz beurteilen4 Min. 31 Sek.
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p-Werte, Standardfehler und Konfidenzintervalle3 Min. 23 Sek.
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Quantilsplot und Residuenplots4 Min. 26 Sek.
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Regressionsfunktion aufstellen2 Min. 34 Sek.
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Absolute Wichtigkeit der Koeffizienten2 Min. 1 Sek.
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BETA-Koeffizienten berechnen3 Min. 18 Sek.
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Prognosen mit Regressionsfunktion und Koeffizienten4 Min. 34 Sek.
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Genauigkeit verbessern5 Min. 34 Sek.
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Aufgabe: Regressionsanalyse2 Min. 18 Sek.
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Lösung: Regressionsanalyse2 Min. 47 Sek.
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