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Academic literature on the topic 'Regressionsmodell Regressionsmodell'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 8 February 2022

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Journal articles on the topic "Regressionsmodell Regressionsmodell"

1

Sedlacek, Günther. "Zur Quantfizierung und Analyse der Nichtlinearität von Regressionsmodellen." Austrian Journal of Statistics 27, no. 3 (April 3, 2016): 171–90. http://dx.doi.org/10.17713/ajs.v27i3.537.

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Abstract:

Bei nichtlinearen Regressionsmodellen treffen im endlichen Stichprobenfall eine Reihe von statistischen Aussagen nicht zu, die für das lineare Regressionsmodell gelten. So ist die (iterativ berechnete) Kleinste-Quadrate-Summen-Schätzfunktion (KQS-Schätzfunktion) imnichtlinearen Fall nicht effizient, wenn sie auch unter gewissen Voraussetzungen asymptotisch effizient ist. Für nichtlineare Regressionsmodelle werden daher statistische Aussagen gerne mit Hilfe der asymptotischen Theorie getroffen. Zeigt das Regressionsmodell aber ausgeprägt nichtlineares Verhalten, so führen so erhaltene Aussagen zu falschen Ergebnissen. Nichtlinearitätsmaße wie die von Bates and Watts (1980) geben Aufschluß darüber, wie ausgeprägt die Nichtlinearität eines Regressions-modells ist. Passende Parametertransformationen sowie die Verwendung eines geeigneten Versuchsplans sind Möglichkeiten, die Nichtlinearität zu reduzieren, sodaß mit Hilfe von linearen Approximationen getroffene Aussagen zu validen Ergebnissen führen. Eine Fallstudie illustriert die Auswirkungen der Wahl der Versuchspunkte auf die Nichtlinearität eines Modells; die Verwendung eines geeigneten Versuchsplans kann zu einerdeutlichen Reduzierung der Nichtlinearität führen.

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2

Poddig, Thorsten, and Kerstin Petersmeier. "Das nichtparametrische Regressionsmodell." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 31, no. 11 (2002): 633–37. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2002-11-633.

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3

Schulte-Körne, G., W. Deimel, and H. Remschmidt. "Zur Diagnostik der Lese- Rechtschreibstörung." Zeitschrift für Kinder- und Jugendpsychiatrie und Psychotherapie 29, no. 2 (May 2001): 113–16. http://dx.doi.org/10.1024//1422-4917.29.2.113.

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Abstract:

Zusammenfassung: Das ICD-10 fordert für die klinische Diagnose der Lese-Rechtschreibstörung die Verwendung von Tabellen, die die Korrelation von Rechtschreibung bzw. Lesen und Intelligenz berücksichtigen (Regressionsmodell). Im vorliegenden Beitrag werden die Konsequenzen für die Interpretation psychometrischer Tests zur Diagnostik der Lese-Rechtschreibstörung erörtert. Außerdem wird eine Tabelle vorgestellt, mit Hilfe derer diagnostische Entscheidungen unter Berücksichtigung des Regressionsmodells getroffen werden können. Darüber hinaus wird eine Abschätzung der zu erwartenden Prävalenz auf Grund einer Computer-Simulation mitgeteilt.

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4

Kauhl, Boris, Jonas Pieper, Jürgen Schweikart, Andrea Keste, and Marita Moskwyn. "Die räumliche Verbreitung des Typ 2 Diabetes Mellitus in Berlin – Die Anwendung einer geografisch gewichteten Regressionsanalyse zur Identifikation ortsspezifischer Risikogruppen." Das Gesundheitswesen 80, S 02 (February 16, 2017): S64—S70. http://dx.doi.org/10.1055/s-0042-123845.

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Abstract:

Zusammenfassung Das Hintergrundwissen, welche Bevölkerungsgruppen an welchem Ort einem erhöhten Risiko an Typ 2 Diabetes Mellitus (T2DM) zu erkranken ausgesetzt ist, erlaubt effiziente und kostensparende Interventionen, die sich genau an die lokalen Risikogruppen richten. Das Ziel dieser Studie ist die Analyse der räumlichen Verteilung des T2DM und die Identifikation lokaler, bevölkerungsbasierter Risikofaktoren mithilfe globaler und lokaler Regressionsmodelle. Zur kartografischen Darstellung der T2DM Prävalenz wurde eine bivariate Kernel Density Estimation verwendet. Ein Ordinary Least Squares Regressionsmodell (OLS) wurde zur Identifikation bevölkerungsbasierter Risikofaktoren verwendet. Mithilfe eines geografisch gewichteten Regressionsmodells (GWR) wurde analysiert, wie der Zusammenhang zwischen den ermittelten Risikofaktoren und T2DM innerhalb Berlins variiert. T2DM ist vor allem im Osten und in den Randgebieten Berlins konzentriert. Das OLS Modell identifiziert Anteile an Personen über 80, Personen ohne Migrationshintergrund, Langzeitarbeitslosigkeit, Haushalte mit Kindern und einen abnehmenden Anteil alleinerziehender Haushalte als soziodemografische Risikofaktoren. Die Ergebnisse des GWR Modells deuten zusätzlich auf starke räumliche Schwankungen des Zusammenhangs zwischen den ermittelten Risikofaktoren und T2DM innerhalb Berlins hin. Die Risikofaktoren für T2DM hängen sehr stark von der lokalen soziodemografischen Zusammensetzung der Berliner Kieze ab und verdeutlichen, dass ein one-size-fits-all Ansatz für die Prävention des T2DM nicht geeignet ist. Präventionsmaßnahmen für T2DM sollten in Zukunft noch stärker auf lokal unterschiedliche Risikogruppen zugeschnitten werden.

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5

Dorow, M., M. Löbner, J. Stein, P. Kind, J. Markert, J. Keller, E. Weidauer, and S. Riedel-Heller. "Die Nutzungsbereitschaft von Patienten mit Adipositas gegenüber neuen Medien in der Rehabilitationsnachsorge." Die Rehabilitation 56, no. 03 (April 3, 2017): 167–72. http://dx.doi.org/10.1055/s-0042-119474.

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Abstract:

Zusammenfassung Digitale Medien bieten neue Möglichkeiten für die Rehabilitationsnachsorge. Die Studie untersucht, wie hoch die Bereitschaft von Rehabilitanden ist, neue Medien (SMS, Internet, soziale Netzwerke) im Rahmen einer Nachsorge zu nutzen und welche Faktoren mit der Bereitschaft assoziiert sind. 92 Rehabilitanden (Patienten mit Adipositas) füllten einen Fragebogen zur Nutzungsbereitschaft gegenüber neuen Medien in der Nachsorge aus. Um Einflussfaktoren für die Nutzungsbereitschaft zu identifizieren wurden binär-logistische Regressionsmodelle gerechnet. Dreiviertel der Rehabilitanden (76,1%) wären bereit, neue Medien in der Nachsorge zu nutzen. Im binär-logistischen Regressionsmodell waren 2 Faktoren signifikant mit der Nutzungsbereitschaft assoziiert: der Besitz eines Smartphones und die Bereitschaft zur telefonischen Beratung. Die Mehrheit der Rehabilitanden würde neue Medien in der Rehabilitationsnachsorge nutzen. Hinderungsgründe sollten zukünftig genauer erforscht werden.

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6

Heuer, J., M. L. Rosenbusch, E. Steiger, and M. Erhart. "Regularisierte regressionsanalytische Verfahren für hochdimensionale Daten: ein neuer Ansatz in der Krankheitskostenrechnung des Statistischen Bundesamts zu ärztlichen Leistungen und Arzneiverordnungen." Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement 25, no. 06 (July 29, 2020): 297–304. http://dx.doi.org/10.1055/a-1167-5927.

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Abstract:

Zusammenfassung Hintergrund und Zielsetzung Im Rahmen seiner Krankheitskostenrechnung hat das Statistische Bundesamt (Destatis) vom Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung (Zi) berechnete Kosten in Arztpraxen erhalten. Das Zi hat hierfür einen neuen statistischen Ansatz entwickelt, dessen Ergebnisse in dieser Arbeit mit den Befunden der bisherigen Methode verglichen werden. Methode Die Kosten werden erstmalig mit einem Regressionsmodell geschätzt. Aufgrund der hohen Anzahl teilweise kollinearer Prädiktoren wird die Ridge-Regression angewendet, die darüber hinaus die Varianz der Schätzung reduziert und zu den Verfahren des maschinellen statistischen Lernens gezählt werden kann. Ergebnisse Die Verteilung der Kosten in Arztpraxen des Jahres 2008 und der Verordnungskosten in Apotheken des Jahres 2009 nach dem Ridge-Regressionsmodell folgt annähernd der Kostenverteilung gemäß den nach der bisherigen Methode berechneten und publizierten Ergebnissen, weicht jedoch für bestimmte Erkrankungsgruppen erkennbar ab. Die höchsten direkten Behandlungs- bzw. Verordnungskosten werden für Nierenversagen bzw. HIV-Erkrankungen ermittelt. Schlussfolgerung Die durchgeführten Analysen resultieren in plausiblen Ergebnissen und zeigen die Möglichkeiten, regularisierte Regressionsverfahren für die Analyse hochdimensionaler Versorgungsdaten Gewinn bringend einzusetzen.

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7

Auer, Benjamin R., and Horst Rottmann. "Monte-Carlo-Evaluation von Instrumentenvariablenschätzern." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 50, no. 5 (2021): 46–50. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2021-5-46.

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Abstract:

Dieser Beitrag illustriert mittels Monte-Carlo-Simulation die Eigenschaften des OLS- und des IV-Schätzers, wenn die erklärende Variable im einfachen linearen Regressionsmodell endogen, d. h. mit dem Störterm des Modells korreliert ist. Insbesondere werden dabei die Verzerrung des OLS-Schätzers und die Konsistenz des IV-Schätzers aufgezeigt sowie der Einfluss schwacher Instrumente verdeutlicht.

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8

Brenne, Silke, Jürgen Breckenkamp, Matthias David, Theda Borde, and Oliver Razum. "Zum Einfluss eines Migrationshintergrundes auf die Umsetzung der Stillabsicht und ein vorzeitiges Abstillen." Zeitschrift für Geburtshilfe und Neonatologie 222, no. 06 (July 3, 2018): 254–61. http://dx.doi.org/10.1055/a-0641-6388.

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Abstract:

Zusammenfassung Fragestellungen Aktuelle Untersuchungen zum Stillverhalten mit einer angemessenen Berücksichtigung von Migrationsaspekten liegen aus Deutschland nicht vor. Folgende Forschungsfragen sollten mithilfe einer prospektiven Studie beantwortet werden: Welche Faktoren beeinflussen (vorzeitige) Abstillwahrscheinlichkeit und tatsächliche Stilldauer? Welche Rollen spielen Migrationshintergrund (MH) und -generation? Bleiben beobachtete Effekte bestehen, wenn für Bildung, Parität usw. kontrolliert wird? Patientinnenkollektiv und Methodik In einem einjährigen Untersuchungszeitraum wurden in drei Berliner Geburtskliniken Frauen bei Kreißsaalaufnahme u. a. zu soziodemografischen Angaben und Migrationsaspekten befragt. Am 2./3 Tag post partum erfolgte nochmals ein standardisiertes Interview u. a. zu Stillbeginn und geplanter Stilldauer. Ein Teilkollektiv wurde 6 Monate post partum telefonisch u. a. zur tatsächlichen Stilldauer befragt. Das Stillverhalten wurde anhand multivariater Regressionsmodelle analysiert. Für die Analyse der tatsächlichen Stilldauer und möglicher Einflussfaktoren wurde eine Cox-Regression durchgeführt. Ergebnisse Das präpartal befragte Kollektiv umfasste 7100 Frauen (57,9% mit Migrationshintergrund), auf den Wochenbettstationen wurden 6884 Frauen erreicht, beim Teilkollektiv 6 Monate postpartal 605 Frauen. 55,9% der Migrantinnen der 1. Migrantinnengeneration, 32,9% der Frauen der 2./3. Generation und 52,9% der Frauen ohne MH stillten 6 Monate postpartal noch (p<0,001). Im adjustierten Regressionsmodell hatten Frauen mit Migrationshintergrund eine größere Chance mit dem Stillen zu beginnen als Frauen ohne MH. Mit einer Regressionsanalyse nach Cox wurde die Wahrscheinlichkeit, innerhalb von sechs Monaten abzustillen, überprüft: Im adjustierten Modell zeigte sich kein Effekt des Migrationsstatus. Schlussfolgerung Der Faktor Migrationshintergrundes hat nur einen geringen Einfluss auf das Stillverhalten. Bei der Betrachtung möglicher Unterschiede sollte die Migrationsgeneration beachtet werden.

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9

Söhl, K., R. Schulz, and J. Kuhn. "Ratenbildung bei KV-Daten mit GKV-Versicherten auf Kreisebene – ein empirisches Schätzmodell auf der Basis des Mikrozensus." Das Gesundheitswesen 79, no. 06 (May 12, 2016): 514–20. http://dx.doi.org/10.1055/s-0042-100617.

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Abstract:

Zusammenfassung Hintergrund: Daten aus der kassenärztlichen Versorgung werden u. a. in der Gesundheitsberichterstattung und der Versorgungsforschung auf Kreisebene genutzt. Für eine korrekte Ratenbildung müsste die Zahl der GKV-Versicherten im Nenner zugrunde gelegt werden, diese steht aber in einigen Bundesländern auf Kreisebene nicht zur Verfügung. Die Raten werden daher im kassenärztlichen System mit einer Surrogatgröße (definiert über die Arztkontakte) gebildet. Dies führt zu Unschärfen, sodass kleinräumige Regionalvergleiche nur bedingt möglich sind. Ziel der vorliegenden Arbeit ist ein besseres Schätzmodell für die Zahl der GKV-Versicherten auf Kreisebene. Methodik: Der Anteil der GKV-Versicherten in den bayerischen Kreisen wird durch ein multiples lineares Regressionsmodell geschätzt. Im Modell wird der Anteil der GKV-Versicherten in den Anpassungsschichten des Mikrozensus (einer Zusammenfassung von mehreren Kreisen) erklärt durch Einflussfaktoren auf den Versicherungsstatus, die auf Kreisebene vorliegen (verfügbares Einkommen, Beamten- und Selbständigenanteil). Die durch das Modell berechneten GKV-Versichertenzahlen werden mit der Surrogatgröße verglichen. Eine konkrete Anwendung erfolgt am Beispiel der regionalen Diabetesdiagnosen aus den Daten der Kassenärztlichen Vereinigung Bayerns. Ergebnisse: Durch das Regressionsmodell werden für die bayerischen Kreise GKV-Versichertenanteile zwischen 74,7 und 91,6% geschätzt. Der Unterschied zu der bisher genutzten Ersatzgröße beträgt bis zu 18,6 Prozentpunkte. Dies spiegelt sich dementsprechend in den Behandlungsprävalenzen wider, hier am Beispiel des Diabetes mellitus veranschaulicht. Schlussfolgerung: Die vorliegende Analyse zeigt, mit welchen Unsicherheiten die Ratenbildung bei Daten aus der kassenärztlichen Versorgung derzeit behaftet ist und was daraus für kleinräumige Vergleiche, etwa in der Gesundheitsberichterstattung, folgt. Die Aufbereitung valider Nennerdaten im Rahmen der Datentransparenzregelung nach SGB V ist anzustreben.

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10

Pohl, Philipp. "Ein Regressionsmodell zur sparten- bzw. marktbezogenen Analyse der Eigenkapitalkosten von Unternehmen am Beispiel der Versicherungsbranche." Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft 96, S1 (January 2007): 71–89. http://dx.doi.org/10.1007/bf03353559.

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More sources

Dissertations / Theses on the topic "Regressionsmodell Regressionsmodell"

1

Lieres, und Wilkau Carsten von. "Test auf Additivität im nichtparametrischen Regressionsmodell." [S.l. : s.n.], 2001. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=962676411.

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2

Wellmann, Robin. "On data depth with application to regression models and tests /." Berlin : Logos-Verl, 2008. http://d-nb.info/988446421/04.

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3

Neumeyer, Natalie. "Vergleich nichtparametrischer Regressionsfunktionen unter Verwendung stochastischer Prozesse." [S.l.] : [s.n.], 2001. http://www-brs.ub.ruhr-uni-bochum.de/netahtml/HSS/Diss/NeumeyerNatalie.

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4

Schnoor, Britta. "Modellauswahlkriterien in der Regressionsanalyse ohne Wiederholungen der zu erklärenden Variablen /." Göttingen : V. Schwerin, 1995. http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&doc_number=006765330&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA.

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5

Ilouga, Pierre Emmanuel. "Asymptotischer Vergleich höherer Ordnung adaptiver linearer Schätzer in Regressionsmodellen." [S.l. : s.n.], 2001. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=961727020.

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6

Löwendick, Martin. "On smoothing under bounds and geometric contraints." [S.l. : s.n.], 1999. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=959981020.

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7

Stegare, Martin, and Mohammed Issa. "Datadriven Prognostisering : En Regressionsmodell för Bättre Beslutsfattande inom Kollektivtrafiken." Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-252744.

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Abstract:

Hur kommer det sig att antalet resenärer inom Stockholms kollektivtrafik skiljer sig kraftigt från dag till dag? Är skillnaden rent slumpmässig eller spelar faktorer som befolkningsmängd, lufttemperatur, nederbörd, månad eller veckodag en signifikant roll för att förklara variationen? Denna uppsats ämnar att utforska dessa externa variablers påverkan på kollektivtrafiken och hur denna typ av datadriven information kan leda till bättre understödda beslut. Den applicerade metoden var multipel linjär regression och data som användes mottogs från Trafikförvaltningen, SMHI och SCB. Slutsatsen från studien visar att variationerna i antal resenärer i Stockholms Lokaltrafik kan förklaras med cirka 84\% från befolkningsmängden, månad och veckodag.
Why is it that the number of travellers in Stockholm's public transportation differs from day to day? Is the difference arbitrary or do factors such as population, temperature, weather conditions, months, or even weekdays have a significant role in this variation? This thesis aims to explore these external variables and their effect on public transportation, as well as how this type of data driven information can result in well supported decisions. The method applied to the study was multiple linear regression and the data used was retrieved from Trafikförvaltningen, SMHI, and SCB. The study concluded that the variations in the number of travellers in Stockholm's public transportation is up to 84\% explained by population, as well as month and weekday.

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8

Prescher, Martin. "Robuste Risiko-Optimierung mit multi-objective neural networks /." Berlin : Logos-Verl, 2008. http://d-nb.info/99137911X/04.

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9

Leisch, Friedrich. "FlexMix: A general framework for finite mixture models and latent class regression in R." SFB Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, WU Vienna University of Economics and Business, 2003. http://epub.wu.ac.at/712/1/document.pdf.

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Abstract:

Flexmix implements a general framework for fitting discrete mixtures of regression models in the R statistical computing environment: three variants of the EM algorithm can be used for parameter estimation, regressors and responses may be multivariate with arbitrary dimension, data may be grouped, e.g., to account for multiple observations per individual, the usual formula interface of the S language is used for convenient model specification, and a modular concept of driver functions allows to interface many di_erent types of regression models. Existing drivers implement mixtures of standard linear models, generalized linear models and model-based clustering. Flexmix provides the E-step and all data handling, while the M-step can be supplied by the user to easily define new models. (author's abstract)
Series: Report Series SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"

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10

Gandy, Axel. "Directed model checks for regression models from survival analysis." Berlin Logos-Ver, 2005. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?id=2766731&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm.

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Books on the topic "Regressionsmodell Regressionsmodell"

1

Kaufmann, Gwen. Rückwirkungen von Markentransfers auf die Muttermarke: Messmethoden und empirische Befunde. Wiesbaden: Dt. Univ.-Verl., 2005.

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2

Knautz, Henning. Nichtlineare Schätzung des Parametervektors im linearen Regressionsmodell. Frankfurt am Main: A. Hain, 1993.

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3

Schmidt, Karsten. Parameterschätzung im linearen Regressionsmodell bei Vorinformation in Ungleichungsform. Frankfurt am Main: A. Hain, 1992.

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4

Stahlecker, Peter. A priori Information und Minimax-Schätzung im linearen Regressionsmodell. Frankfurt am Main: Athenäum, 1987.

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5

Fry, John M. (John Michael), 1980-, ed. Regression: Linear models in statistics. London: Springer, 2010.

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6

Linden, Martin. Das Risikoverhalten linearer und adaptiver verzerrter Schätzer im linearen Regressionsmodell. Bergisch Gladbach: Eul, 1994.

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7

Neue Ansätze zur Lösung des Problems fehlender Werte im linearen Regressionsmodell. Frankfurt am Main: P. Lang, 1993.

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8

Bährens, Henning. Partielle und simultane Prüfung auf Autokorrelation und Heteroskedastizität der Störvariablen im linearen Regressionsmodell. Göttingen: Unitext, 1992.

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9

Borowiak, Dale S. Model discrimination for nonlinear regression models. New York: M. Dekker, 1989.

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10

Säfken, Benjamin. Semiparametrische Regressionsmodelle in der Versorgungsplanung. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-08786-9.

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Book chapters on the topic "Regressionsmodell Regressionsmodell"

1

Schmidt, Karsten, and Götz Trenkler. "Multiples Regressionsmodell." In Moderne Matrix-Algebra, 195–209. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-08806-7_13.

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2

Schmidt, Karsten, and Götz Trenkler. "MULTIPLES REGRESSIONSMODELL." In Einführung in die Moderne Matrix-Algebra, 211–26. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46773-2_12.

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3

Kalisch, Markus, and Lukas Meier. "Einleitung." In essentials, 1–2. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-34225-8_1.

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Abstract:

ZusammenfassungIn der Einführung wird anhand von Beispielen und den damit verbundenen Fragestellungen motiviert, wieso und wann man ein logistisches Regressionsmodell verwenden kann und wieso das lineare Regressionsmodell dazu nicht geeignet ist.

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4

Kalisch, Markus, and Lukas Meier. "Das logistische Regressionsmodell." In essentials, 13–29. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-34225-8_3.

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Abstract:

ZusammenfassungDas lineare Regressionsmodell wird zu Kapitelbeginn als zweistufiges Modell neu interpretiert. Darauf aufbauend wird das logistische Regressionsmodell äquivalent als Modell für binäre Zielgrößen eingeführt. Dabei wird gezeigt, dass die logistische Regression ein Spezialfall der verallgemeinerten linearen Modelle (GLM) ist. Als wichtige Komponenten solcher Modelle werden Verteilung, Erwartungswert, linearer Prädiktor und Linkfunktion besprochen. Als Alternative zu dieser Herangehensweise wird die logistische Regression als latentes Variablenmodell vorgestellt. Anschließend wird die Interpretation der Modellparameter auf der Skala der Log-Odds, Odds und Wahrscheinlichkeit ausführlich besprochen. Den Abschluss bildet ein kurzer Ausblick auf Modelle mit mehreren Variablen und Methoden der Parameterschätzung bzw. Inferenz.

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5

Sibbertsen, Philipp, and Hartmut Lehne. "Das lineare Regressionsmodell." In Statistik, 445–57. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46235-5_16.

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6

Mittag, Hans-Joachim. "Das lineare Regressionsmodell." In Statistik, 237–56. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-54387-6_16.

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7

Komlos, John, and Bernd Süßmuth. "Einfaches OLS-Regressionsmodell." In Empirische Ökonomie, 59–94. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01705-6_5.

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8

Komlos, John, and Bernd Süßmuth. "Multiples OLS-Regressionsmodell." In Empirische Ökonomie, 95–119. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01705-6_6.

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9

Mittag, Hans-Joachim. "Das lineare Regressionsmodell." In Statistik, 249–68. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-55321-3_16.

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10

Hassler, Uwe. "Das lineare Regressionsmodell." In Statistik im Bachelor-Studium, 211–32. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-20965-0_12.

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Conference papers on the topic "Regressionsmodell Regressionsmodell"

1

Finne, E., M. Glausch, AK Exner, O. Sauzet, N. Seidel, and F. Stoelzel. "Analyse von Interventionsmethoden in Meta-Regressionsmodellen: Können wir feststellen, was bei wem wirkt? Erfahrungen mit der Untersuchung von Bewegungsprogrammen für KrebspatientInnen." In Prävention in Lebenswelten – 54. Jahrestagung der DGSMP – Die DGSMP Jahrestagung in Dresden findet statt unter Beteiligung des MDK Sachsen. Georg Thieme Verlag KG, 2018. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1667725.

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