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SAS Trainings

Analyse II: Inferenzstatistik

Name: Inhalt:
Regression
(linear, nichtlinear)
Der Kurs "Regression" stellt eine Einführung in eines der wahrscheinlich am meisten unterschätzten Verfahren zur Analyse von gerichteten linearen Zusammenhängen vor. Vorgestellt werden u.a. die einfache lineare Regression, die Linearisierung nichtlinearer Funktionen, die einfache nichtlineare Regression und die multiple lineare Regression. Direkte und schrittweise Methoden. Graphische Voraussetzungstests. Anforderung. Interpretation und Erläuterung des Output (u.a. R², ANOVA, Koeffizienten). Identifikation, Bewertung und Ausschluss von Ausreißern (Residuen, einflussreiche Werte). Kriterien für die Wahl zwischen verschiedenen Modellgleichungen. Zahlreiche Voraussetzungen (Linearität, Normalität, Varianzengleichheit) des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt. Bei der multiplen Regression werden Ansätze zur Identifikation von Autokorrelation und Multikollinearität und drei Ansätze zum Umgang mit Multikollinearität vorgestellt. Für nichtlineare Funktionen wird u.a. ein Ansatz der Linearisierung bzw. die Analyse mittels der nichtlinearen Regression vorgestellt.
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Dauer:
Syntax
1 Einheit

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