Heteroskedastizität in R erkennen und beheben
Was ist Heteroskedastizität? Heteroskedastizität ist im Rahmen der einfachen linearen Regression oder multiplen linearen Regression eine zunehmende oder abnehmende Streuung der Residuen (mitunter auch Fehlerterme genannt). Die Residuen müssen allerdings...Multikollinearität in R erkennen
Was ist Multikollinearität? Multikollinearität kann bei der multiplen linearen Regression auftreten. Sie beschreibt eine zu hohe Korrelation von zwei oder mehr erklärenden Variablen (x-Variablen) miteinander. Ist dem so, könnte man inhaltlich die Frage stellen, ob...Lineare Regression mit kategorialen Variablen (Dummyvariablen) in R rechnen
Eine lineare Regression kann alle möglichen Skalenniveaus für die unabhängigen Variablen haben. Allerdings muss man bei kategorialen unabhängigen Variablen besonders aufpassen. Was genau zu beachten ist, zeige ich in diesem Artikel. Beim Einbeziehen von kategorialen...Dummy Variablen in R erstellen
Nominale bzw. kategoriale Variablen können nicht ohne weiteres in eine (multiple) lineare Regression aufgenommen werden. Hierzu bedarf es einer Dummykodierung. Dieser Beitrag beantwortet die Frage: Wie erstelle ich Dummyvariablen im Rahmen einer Regression in R? Hat...Multiple lineare Regression in R rechnen und interpretieren
Ziel der multiplen linearen Regression Eine multiple lineare Regressionsanalyse hat das Ziel eine abhängige Variable (y) mittels mehrerer unabhängigen Variablen (x) zu erklären. Es ist ein quantitatives Verfahren, das zur Prognose der abhängigen Variable dient. Die...Über mich
Björn Walther
Excel- und SPSS-Experte
