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Regressions- und Korrelationsanalyse (German Edition): Grundlagen ― Methoden ― Beispiele

Ronz, Bernd

 
9783409130196: Regressions- und Korrelationsanalyse (German Edition): Grundlagen ― Methoden ― Beispiele
ISBN 10: 3409130195 ISBN 13: 9783409130196
Verlag: Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler, 1992

Inhaltsangabe

Inhaltsvrzeichnis.- 1. Grundbegriffe der Regressions- und Korrelationsanalyse.- 1. 1. Abhängigkeiten und Zusammenhänge.- 1. 2. Begriff der Regression.- 1. 3. Begriff der Korrelation.- 1. 4. Aufgaben der Korrelations- und Regressionsanalyse.- 1. 5. Historische Entwicklung der Korrelations- und Regressionsanalyse.- 2. Lineare Regression.- 2. 1. Streuungsdiagramm.- 2. 2. Methode der bedingten Mittelwerte.- 2. 3. Einfache lineare Regression.- 2.4. Multiplelineare Regression.- 2. 5. Partiellelineare Regression.- 2. 6. Voraussetzungen der Regressionsschätzungen.- 2. 7. Eigenschaften der Regressionsschätzungen.- 2. 8. Gesichtspunkte der praktischen Regressionsanalyse.- 3. Güte der Regression.- 3. 1. Bestimmtheit der Regression.- 3. 2. Standardfehler.- 4. Lineare Korrelation.- 4. 1. Einfachelineare Korrelation.- 4. 2. Multiplelineare Korrelation.- 4. 3. Partiellelineare Korrelation.- 4. 4. Beziehungen zwischen multipler und partieller Korrelation, Regression und Bestimmtheit.- 4. 5. Beeinflussung des Korrelationskoeffizienten durch Nebenfaktoren.- 4. 6. Korrelationsverhältnis.- 5. Zuverlässigkeit von Schätzungen der Regressions- und Korrelationsanalyse.- 5. 1. Verteilung von Regressions- und Korrelationskoeffizienten.- 5. 2. Intervallschätzung.- 5. 3. Statistische Prüfung von Hypothesen über Parameter der Regressions- und Korrelationsanalyse.- 5.4. Statistische Prüfung der Linearität einer Regressionsfunktion.- 6. Multikollinearität.- 7. Regression und Korrelation von Zeitreihen.- 7. 1. Modell der Zeitreihenregression.- 7. 2. Autokorrelation der Variablen.- 7. 3. Autokorrelation der Residuen.- 8. Heteroskedastizität.- 9. Zusammenfassendes Beispiel.- 10. Interdependente Beziehungen in der Regressionsanalyse.- 10. 1. Al lgemeine Einführung.- 10. 2. Die Variablenin einem Regressionsmodell.- 10. 3. Arten von Regress ionsmodellen.- 10. 4. Das Identifikationsproblem.- 10. 5. Wichtige Model lannahmen.- 10. 6. Schätzmethoden für Regressionsmodel le.- 11. Nichtlineare Regression.- 11. 1. Einfache nichtlineare Regression.- 11. 2. Multiple nichtlineare Regression.- 12. Nichtlineare Korrelation.- 12. 1. Einfache nichtlineare Korrelation.- 12. 2. Multiple nichtlineare Korrelation.- 12. 3. Beziehungen zwischen dem linearen Korrelationskoeffizienten, dem al lgemeinen Korrelationskoeffizienten und dem Korrelationsverhältnis.- 13. Messung des Zusammenhanges von nominal- und ordinalskalierten Variablen.- 13. 1. Zusammenhangsmaße für wenigstens ordinalskalierte Variable.- 13. 2. Zusammenhangsmaßefür nominalskal ierte Variable.- Tafel 1: Dichtefunktion der Standardnnrmalverteilun.- Tafel 2: Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung.- Tafel 4: t-Verteilung.- Tafel 5: Chi-Quadrat-Verteilung.- Tafel 6: Zufallshöchstwerte des Korrelationskoeffizienten.- Tafel 7: Verteilung des zyklischen Autokorrelationskoeffizienten.- Tafel 8: Autokorrelation nach Durbin-Watson.- Stichwortverzeichnis.

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Über die Autorin bzw. den Autor

Wolfgang Karl Härdle is the Ladislaus von Bortkiewicz Professor of Statistics at the Humboldt-Universität zu Berlin and director of C.A.S.E. (Center for Applied Statistics and Economics), director of the CRC-649 (Collaborative Research Center) "Economic Risk" and director of the IRTG 1792 "High Dimensional Non-stationary Time Series". He teaches quantitative finance and semi-parametric statistics.  His research focuses on dynamic factor models, multivariate statistics in finance and computational statistics. He is an elected member of the ISI (International Statistical Institute) and advisor to the Guanghua School of Management, Peking University and a senior fellow of Sim Kee Boon Institute of Financial Economics at the Singapore Management University. Sigbert Klinke is a postdoctoral research fellow at the Ladislaus von Bortkiewicz Chair of Statistics at Humboldt-Universität zu Berlin. He received his PhD in computational statistics from the Catholique University in Louvain-la-Neuve, Belgium. He teaches introductory statistics courses and data analytical courses for bachelor and master students in Economics and Educational Science at Humboldt-Universität zu Berlin's School of Business and Economics. His research focuses on computational and multivariate statistics and the teaching of statistics.  Bernd Rönz was a Professor of Statistics at the Institute for Statistics and Econometrics, School of Business and Economics, Humboldt University, Berlin. He taught Statistics, Computational Statistics and Generalized Linear Models. His research focused on multivariate statistics, computational statistics and generalized linear models. He previously worked as Associate Professor of Quantitative Methods for Business Decisions at the University of Dar es Salaam, Tanzania for more than two years. Furthermore, he was a Visiting Lecturer at Hosei-University Tokyo and Ritsumeikan-University Kyoto and a Visiting Fellow at the Centre for Mathematics and its Applications, School of Mathematical Sciences, The Australian National University, Canberra. He retired in 2006.

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Verlag
Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler
Erscheinungsdatum
1992
Sprache
Deutsch
ISBN 10 
3409130195
ISBN 13 
9783409130196
Einband
Broschiert
Anzahl der Seiten
384
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