Gerhard Kockläuner

Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Regressionsanalysen erlauben vielfaltige Aussagen Uber Bezie hungen zwischen quantitativen Variablen. Angewandte Regressi onsanalysen werden mit vorliegenden Datensatzen auf elektroni schen Rechenanlagen durchgefUhrt. Dort installierte statisti sche Programmpakete wie SPSS (Statistical Package for Social Sciences) verfUgen in der Regel Uber Regressionsprozeduren. Diese Prozeduren liefern dem Nutzer das Ergebnis einer Regres sionsanalyse in Form von Standardausdrucken, die es zu inter pretieren gilt. Teilweise bedingt durch die Vielfalt ausgedruck ter Ergebnisse, sind viele Nutzer mit einer solchen Interpreta tion Uberfordert. Die "Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS" soll hier eine auch auf andere statistische Prograrnrnpakete Ubertragbare Hilfestellung geben. Dabei steht die statistische Analyse und nicht eine Beschreibung des genutzten Programmpa kets, namlich SPSS/PC+, im Vordergrund. Die "Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS" gliedert sich in vier Kapitel. In der EinfUhrung (Kapitel 1) werden die Grundla gen fUr eine solche Analyse vorgestellt. Das sind die SPSS-Pro zedur REGRESSION, ein fUr die Analyse genutzter Datensatz sowie das Standardmodell der linearen Regression. Die anschlieBenden beiden Kapitel beziehen sich auf einfache lineare Regressions analysen. Kapitel 2 liefert diesbezUglich eine klassische ag gregierte Analyse, Kapitel 3 die zugehorige, auch auf einzelne Beobachtungsfalle bezogene Modelldiagnose. In Kapitel 4 werden Analyse und Diagnose auf mehrfache lineare Regressionen verall gemeinert. Eine Behandlung des Problems der Kollinearitat kommt hinzu. Daneben finden sich in Kapitel 4 Verbindungen der Re gressions- zur Kovarianz- und Varianzanalyse. Der Anhang umfaBt einige wichtige statistische und mathematische Hilfs~ittel fUr angewandte Regressionsanalysen, zusatzlich einen Ablaufplan fUr solche Analysen und ein Symbolverzeichnis.

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Produktdetails

• Verlag: Vieweg+Teubner / Vieweg+Teubner Verlag
• Artikelnr. des Verlages: 978-3-528-04605-7
• 1988.
• Seitenzahl: 184
• Erscheinungstermin: 1. Januar 1988
• Deutsch
• Abmessung: 235mm x 155mm x 11mm
• Gewicht: 290g
• ISBN-13: 9783528046057
• ISBN-10: 3528046058
• Artikelnr.: 36111330

Autorenporträt

Dr. Gerhard Kockläuner ist Professor für Mathematik und Statistik am FB Wirtschaft der FH Kiel. Seine Arbeitsschwerpunkte sind explorative Datenanalyse, Messung von Entwicklung bzw. Unterentwicklung sowie Input-Output-Analyse.

Inhaltsangabe

1 Einführung.- 1. 1 Die Prozedur REGRESSION.- 1.2 Der Datensatz.- 1.3 Das lineare Regressionsmodell.- 2 Einfache lineare Regression.- 2.1 Die Methode der kleinsten Quadrate.- 2.2 Die Zerlegung der Stichprobenvarianz.- 2.3 Die Schätzung der Modellparameter.- 2.4 Der Vergleich einzelner Modelle.- 2.5 Die Matrizendarstellung der Regression.- 3 Modelldiagnose.- 3.1 Der Befehl RESIDUALS.- 3.2 Residuen und Modellannahmen.- 3.3 Einflußreiche Fälle und Ausreißer.- 3.4 Modelltransformationen und -erweiterungen.- 4 Mehrfache lineare Regression.- 4.1 Parameterschätzung und Parametertests.- 4.2 Zusätzliche Regressoren und Kollinearität.- 4.3 Die Auswahl der Regressoren.- 4.4 Residuenanalyse und Modelltransformation.- 4.5 Kovarianz- und Varianzanalyse.- B Matrizengleichungen in der Regressionsanalyse.- C Ablauf einer aggregierten und fallweisen Regressionsanalyse.- D Symbolverzeichnis.- Sachwortverzeichnis.