Regression

Modelle, Methoden und Anwendungen

Author: Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan Lang

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642018378

Category: Business & Economics

Page: 502

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In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.
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Die große Regression

Eine internationale Debatte über die geistige Situation der Zeit

Author: Heinrich Geiselberger

Publisher: Suhrkamp Verlag

ISBN: 3518751670

Category: Political Science

Page: 200

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Spätestens seit sich die Folgen der Finanzkrise abzeichnen und die Migration in die Europäische Union zunimmt, sehen wir uns mit Entwicklungen konfrontiert, die viele für Phänomene einer längst vergangenen Epoche hielten: dem Aufstieg nationalistischer, teils antiliberaler Parteien wie dem Front National und der AfD, einer tiefgreifenden Krise der EU, einer Verrohung des öffentlichen Diskurses durch Demagogen wie Donald Trump, wachsendem Misstrauen gegenüber den etablierten Medien und einer Verbreitung fremdenfeindlicher Einstellungen, die an dunkle Zeiten gemahnt. Politiker werden als »Vaterlandsverräter« verunglimpft, Muslime unter Generalverdacht gestellt, im Internet werden die krudesten Verschwörungstheorien propagiert. In diesem Band untersuchen international renommierte Forscher und Intellektuelle die Ursachen dieser »Großen Regression«, verorten sie in einem historischen Kontext, erörtern Szenarien für die nächsten Jahre und diskutieren Strategien, mit denen wir diesen Entwicklungen entgegentreten können. Mit Beiträgen von Arjun Appadurai, Zygmunt Bauman, Donatella della Porta, Nancy Fraser, Eva Illouz, Ivan Krastev, Bruno Latour, Paul Mason, Pankaj Mishra, Robert Misik, Oliver Nachtwey, César Rendueles, Wolfgang Streeck, David Van Reybrouck, Slavoj Žižek.
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Einfache lineare Regression

Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen

Author: Irasianty Frost

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3658197323

Category: Social Science

Page: 37

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Dieses essential befasst sich mit der einfachen linearen Regression, der simpelsten Form von Regressionsmodellen, in der für die Modellbildung nur eine einzige Einflussvariable berücksichtigt wird. Leser finden in diesem Buch die Methode der kleinsten Quadrate zur Schätzung der Modellparameter, Residualanalysen zur Überprüfung der Modellannahmen sowie weitere statistische Verfahren zur Beurteilung des Modells. Zudem erfahren sie, wie das Modell als ein Prognoseinstrument eingesetzt werden kann. Somit erwerben Leser eine solide Grundlage zum Verständnis komplexer Regressionsansätze, bei denen mehrere Variablen die Zielgröße beeinflussen und nichtlineare Zusammenhänge vorliegen.
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Wahrscheinlichkeit und Regression

Author: Rolf Steyer

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642556736

Category: Mathematics

Page: 329

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Rolf Steyer, Autor des erfolgreichen Lehrbuchs "Messen und Testen", schließt mit diesem Buch die Kluft zwischen Regressionstheorie und deren empirischer Anwendung, der Regressionsanalyse. Grundbegriffe der Statistik werden ohne Bezug zu komplizierten Stichprobenmodellen erläutert. Neben der Regressionsanalyse können auch verschiedene statistische Verfahren, wie die Varianz- oder Faktorenanalyse, als Spezialfälle regressiver Abhängigkeiten angesehen werden. Das Studium der Regressionstheorie dient daher dem Verständnis grundlegender statistischer Verfahren in der Psychologie.
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Lineare Regression und Varianzanalyse

Author: Fritz Pokropp

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3486786687

Category: Mathematics

Page: 256

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Trotz oder gerade wegen der breiten Anwendung von statistischer Software wendet sich diese Werk an Anwender, um Unsicherheiten und Fehlinterpretationen zu vermeiden.
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Angstlust und Regression

Author: Michael Balint

Publisher: Klett-Cotta

ISBN: 9783608946376

Category:

Page: 113

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Ausgehend von Erlebnisqualitaten, die im Englischen mit "Thrill" bezeichnet werden, beschreibt Michael Balint zwei unterschiedliche Verhaltensweisen gegenuber der Welt: die "oknophile" und die "philobatische". DIese Unterscheidung hat zu interessanten SchluSSfolgerungen gefuhrt im diagnostischen und therapeutischen Bereich, im Blick auf die Objektbeziehungen, den Umgang mit Angst und Aggressivitat, die Autoerotik, Liebe und HaSS sowie die Fahigkeit zur Realitatsprufung. Michael Balint, der durch seine Untersuchungen uber die Arzt-Patient-Beziehung weithin bekannt geworden ist, legt hier eine neue psychologische Typenlehre vor. ER unterscheidet zwei Hauptverhaltensweisen gegenuber der Welt, die oknophile und die philobatische. DIe erstere ist dadurch gekennzeichnet, dass der Mensch sich an seine Liebesobjekte anklammert und in dieser Anklammerung Schutz und Wonne des Gehaltenseins sucht, zugleich aber bestandig gepeinigt wird von der Angst, das Liebesobjekt zu verlieren ? die zweite geht darauf aus, die Objekte zu wechseln, sich von ihnen zu losen und in der uberwindung der "freundlichen Weiten" zwischen ihnen immer neue Spannung und Angst-Lust (thrill) zu suchen und zugleich eine bestandige Neubestatigung der eigenen Geschicklichkeit, die es ermoglicht, immer neue Objekte zu unterwerfen.
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Hypnose und Regression

Author: Friedbert Becker

Publisher: BoD – Books on Demand

ISBN: 3837066789

Category:

Page: 224

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F r Einsteiger als auch f r Profis ein ideales Arbeitsbuch. Anhand verschiedener Wachsuggestionsexperimenten wird der Leser mit den Gesetzm igkeiten der Hypnose vertraut gemacht. 11 verschiedene Induktionsmethoden werden genau erkl rt. Verschiedene Trainingstipps f r den Alltag, sowie interessante Experimente zielen darauf ab, die Ausstrahlung des Hypnotiseurs zu schulen, denn das A und O der Hypnose sind die nonverbalen Signale die der Hypnotiseur aussendet. Schwerpunkt dieses Arbeitsbuches sind aufdeckende Verfahren sowie die M glichkeiten f r Therapie und Coaching. Auch der erfahrene Praktiker kommt auf seine Kosten, denn der Autor erkl rt hier einige seiner selbst entwickelten Techniken zum Thema Regression und Kommunikation mit dem Unbewussten. Eine Fundgrube f r die t gliche Praxis.
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Multiple lineare Regression - Theorie und Beispiel

Author: Sibylle Weiss

Publisher: GRIN Verlag

ISBN: 3656903573

Category: Mathematics

Page: 17

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Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Statistik, Note: 1,3, Brandenburgische Technische Universität Cottbus, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit geht es un dieTheorie bzw. Herleitung der multiplen linearen Regression und ihre Anwendung an einem Beispiel mithilfe von R (Code im Anhang). Wenn danach gefragt wird, ob eine ausgewogene Ernährung das Herzinfarktrisiko reduziert, Führungskräfte überdurchschnittlich gut aussehen oder Kinder aus zerrütteten Familienverhältnissen häufiger zur Flasche greifen als andere, dann kann im Rahmen der Beantwortung dieser Frage eine Regressionsanalyse nützlich sein. Die Regressionsanalyse modelliert Zusammenhänge zwischen einer abhängigen Variable (aV) und einer (einfache Regressionsanalyse) oder mehreren (multiple Regressionsanalyse) unabhängigen Variablen (uV). Ein solches Modell wird auch häufig dafür verwendet, Vorhersagen über die Werte einer abhängigen Variable auf Grundlage der Werte der unabhängigen Variablen zu treffen oder um die Intensität der Beziehung zwischen den Variablen zu identifizieren. Wie auch bei der Korrelationsrechnung bedeutet ein Zusammenhang zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen bei der Regressionsanalyse nicht gleichzeitig eine Kausalität. Im Rahmen der Regression wird zwar gegebenenfalls vor Beginn der Rechnung eine Kausalitätsvermutung aufgestellt; ob die unabhängige Variable allerdings als Ursache tatsächlich vor der Wirkung (auf die abhängige Variable) steht, kann lediglich schlüssig argumentiert werden. Stellt sich die Regressionsgleichung als geeigneter Schätzer für die abhängige Variable heraus, so bedeutet das nur, dass mithilfe der unabhängigen Variablen die abhängige Variable hinreichend gut geschätzt werden kann. Eine Form der multiplen Regression ist die multiple lineare Regression, auf deren Theorie im Folgenden kurz eingegangen und die anschließend an einem Beispiel demonstriert wird.
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Methodik der empirischen Forschung

Author: Sönke Albers

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 9783835000599

Category: Business & Economics

Page: 456

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Das Buch besteht aus den Kapiteln der Forschungsstrategien, der Datenerhebung, der Datenanalyse und der Beurteilung der Güte von empirisch gewonnenen Ergebnissen.
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Absatzprognose

Die multiple Regression dargestellt mittels SPSS (Fallstudie)

Author: Dennis Witt,Nico Koßler

Publisher: GRIN Verlag

ISBN: 3640660986

Category:

Page: 80

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Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,7, Universitat Hamburg (Wirtschaftswissenschaften), Veranstaltung: Seminar Operations Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen." Mark Twain (1835-1910); amerik. Schriftsteller Die Problematik der Prognose ist lange bekannt. Trotzdem nimmt die Zahl der Verfahren - und in letzter Zeit besonders die Zahl der Simulationsprogramme - stetig zu. In jedem Bereich der Gesell-schaft werden Prognosen erstellt. Sei es das Wetter, die Hohe der Arbeitslosigkeit, die Anzahl der Zuschauer eines Fussballspiels oder die Korpergrosse eines Kindes im Erwachsenenalter - beinahe alles wird heutzutage, mal mehr mal weniger gut, vorhergesagt. Naturlich konnen sich daher gerade Unternehmen diesem Thema nicht verschliessen. Ihr stetiger Wille, bessere Prognosen zu erreichen treibt deren Entwicklung geradezu voran. Woher kommt also dieser Drang, in die Zukunft schauen zu wollen? Welche Moglichkeiten ergeben sich dadurch und wie erfolgsversprechend sind die Prognosen? Besonders letzterem will diese Arbeit in der Folge auf den Grund gehen. Nach einer Einfuhrung, die einen Uberblick uber die Anwendungsgebiete, unterschiedliche Metho-den und die Probleme der Prognosen liefert, werden das Saisonverfahren von Winter und die Reg-ressionsanalyse genauer vorgestellt. Hierbei werden dem Leser kurz die Grundpramissen der Methoden vorgestellt, um im Anschluss einen ausfuhrlichen Einblick in die Vorgehensweise der Prognoseerstellung zu ermoglichen. Abschliessend soll das Verfahren der multiplen Regression anhand eines Fall-Beispiels auf seine Praktikabilitat in der wirtschaftlichen Realitat hin untersucht werden. Eine helfende Hand bietet hier die Statistik- und Analyse-Software SPSS, welche in der Praxis und auch in der Forschung sehr haufig Anwendung findet. Die Computer-Software wurde 1983 entwickelt und bietet viele Moglichkeiten im"
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Essay über die Regression und Therapie

Über die Ähnlichkeit von Wahn, Rausch und religiöse Ekstase

Author: Hans Poignée

Publisher: BoD – Books on Demand

ISBN: 3738666354

Category: Psychology

Page: 48

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Zusammenfassung Dieses kurze Essay möchte der Autor als Anregung zum Denken verstanden wissen. Es ist kein wissenschaftliches Werk, es fehlen ihm Belege, Statistiken oder was sonst noch die Richtigkeit der Thesen belegen würde. Der Autor versteht sich als Kompilator, der Gedanken, die er, vor allem aber andere wissenschaftliche Pioniere schon vor ihm gedacht haben. Der einzige Verdienst, den sich der Autor zuschreiben kann, ist dass er aus der Fülle eines langen Leser-Lebens zusammengetragenes Wissen hier präsentiert. Kernthese ist, dass sich sowohl Psychotische Erkrankungen als auch religiös-mystische Erfahrungen auf Regression zurückführen lassen. Daraus ergibt sich die therapeutische Konsequenz, dass die Patienten auf der Stufe behandelt werden müssen, auf der sie sich gerade befinden und nicht mit Medikamenten ruhig gestellt werden sollten. Inspiriert wurde ich durch die Lektüre von Hermann Hesse, Laotse, Suzuki und Osho. Meine Vordenker waren der Ethnologie Gelpke, die Psychiater Lempp und Grof und Janov, der Arzt Reich, der Nah-Tod-Forscher Prof. Michels, die Psychotherapeutin Liedloff, die Therapeuten Zolliger und Ayers, die Antipsychiater Cooper und Laing. All diesen Menschen und vielen mehr, deren ich mich nicht mehr erinnere, bin ich zu Dank verpflichtet. Summary This short essay is dedicated to inspire thinking on the basis of therapy and its foundation in common human basis of development. The author doesn’t pretend to deliver a scientific work while he is well rooted in the works of such well known therapist like the German psychiatrist Lempp, the German ethnologist Gelpke, the Englisch Cooper and Laing, the American freethinkers like Casriel, Janov, Liedloff, the oriental representatives of Zen like Suzuki, the Taoist Laotse or the “Guru” Osho. All these and many more persons are to be thanked by the gracious author. His main thesis is, that both psychotic experience and religious/drug-induced spiritual experience is one. This thesis sounds a bit daring. Nethertheless there are strong similarities in the experience of both groups. Some people, trying esoteric techniques without a strong setting, fall into experience that may be misunderstood by classical psychiatrist. In spite of the dangers that may occur, the author pleads for the use of the regressive technique, as they are already used by many therapeutic bias, even for psychotic people, the most sad and suffering in their long travel through life.
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Kursprognose mittels nichtlinearer Regression (MLP) vs. linearer Regression (OLS) am Beispiel der wöchentlichen Rendite des Dow Jones EURO STOXX 50

Author: Christoph Obenhuber

Publisher: diplom.de

ISBN: 3832475362

Category: Business & Economics

Page: 122

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Inhaltsangabe:Zusammenfassung: Die vorliegende Arbeit soll einerseits einen kurzen Überblick über Konzepte der quantitativ orientierten Finanzanalyse geben, andererseits im Speziellen die Möglichkeiten der nichtlinearen Regression zur Kursprognose im Vergleich zur linearen Regression behandeln. Quantitative Verfahren zur Vorhersage von Aktienkursen, Wechselkursen oder anderer Kapitalmarktgrößen haben in den letzten Jahren vor allem vor dem Hintergrund fallender Kurse an den internationalen Kapitalmärkten und dem abnehmenden Vertrauen der Anleger in Analystenmeinungen an Bedeutung gewonnen. Nachdem in den Jahren des Internethypes in blindem Vertrauen auf die euphorischen Einschätzungen der großen Investmenthäuser in die Firmen der New Economy investiert wurde, folgten mit dem Platzen der Spekulationsblase für einen Großteil der Kleinanleger, aber auch für institutionelle Investoren massive Vermögensverluste. Als Folge dessen wurde der Ruf nach quantitativen Verfahren der Finanzanalyse, mit denen sich unabhängig von subjektiven Einschätzungen zukünftige Kursentwicklungen prognostizieren lassen, wieder laut. Im Folgenden soll gezeigt werden, welche Verfahren der quantitativen Finanzanalyse zur Verfügung stehen und welchen Beitrag zur Kursprognose die nichtlineare Regression bzw. die lineare Regression, beide in der Praxis verwendete Vertreter quantitativer Analyseverfahren, leisten können. Schwerpunktmäßig wird in dieser Arbeit Erstere behandelt, da das bisher in der Finanzanalyse dominierende und am häufigsten eingesetzte Verfahren, nämlich die lineare Regression, meist wenig zufriedenstellende Ergebnisse geliefert hat und folglich die Vermutung nahe legt, dass bei der Kursprognose die Aufdeckung nichtlinearer Zusammenhänge von großer Bedeutung ist. Ein „neuerer Ansatz“ zur Modellierung nichtlinearer Abhängigkeiten stellt in diesem Zusammenhang die Anwendung Künstlicher Neuronaler Netze dar, wobei in der vorliegenden Arbeit die Perceptrons, eine Familie der Neuronalen Netze, näher behandelt werden. Neben der theoretischen Abhandlung der wichtigsten Methoden soll an Hand einer Fallstudie die praktische Anwendbarkeit untersucht werden. Sowohl mittels nichtlinearer als auch mittels linearer Regression wird versucht, die wöchentlichen Renditen des europäischen Aktienindexes Dow Jones EURO STOXX 50 zu prognostizieren bzw. die Güte der erhaltenen Prognosen gegenüberzustellen. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung und [...]
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Lineare Regression - Methoden zur Bedarfsermittlung

Author: Michael Butter

Publisher: GRIN Verlag

ISBN: 3656385734

Category: Business & Economics

Page: 23

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Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,3, Hochschule Osnabrück (Management und Technik), Veranstaltung: Beschaffungs- und Materiallogistik, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen der Materialwirtschaft ist die Ermittlung des Materialbedarfs von zentraler Bedeutung. Der Bedarf ist die Menge an Materialien bzw. Erzeugnissen, die in einer bestimmten Periode an verbrauchende/produzierende Stellen im Unternehmen abgegeben wird. Durch die Ermittlung des Materialbedarfs wird ein Fertigungsprogramm erarbeitet welches dann mengen- und termingerecht erfüllt werden soll. Die Methoden der Materialsbedarfsrechnung werden in drei Gruppen eingeteilt. 1.Methoden bei auftragsorientierter Produktion (deterministische Methoden) 2.Methoden bei prognoseorientierter Produktion (stochastische Methoden) 3.Methoden bei subjektiver Schätzung des Bedarfs Für jede der drei Gruppen gibt es verschiedene Untergruppen, denen mehrere Verfahren zur Berechnung des Materialverbrauchs zugeordnet werden können. Die lineare Regression ist eine dieser Methoden der Materialverbrauchsrechnung und zählt zu den Methoden der prognoseorientierter Produktion. Die prognoseorientierte Produktion lässt sich weiter aufgliedern in die Methoden mit regelmäßigem Materialbedarf sowie mit unregelmäßigem Materialbedarf. Die Methode der linearen Regression gehört dabei zu den Prognoseverfahren bei regelmäßigem Materialbedarf. In dieser Kategorie wird jedoch nochmals zwischen konstantem Verbrauchsniveau, trendförmig ansteigendem Bedarfsverlauf und Materialverbrauch mit Saisonschwankungen unterschieden. In dieser Unterscheidungsstufe siedelt sich die lineare Regression bei den Methoden mit trendförmig ansteigendem Bedarfsverlauf an.
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Regression

Linear Models in Statistics

Author: N. H. Bingham,John M. Fry

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 9781848829695

Category: Mathematics

Page: 284

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Regression is the branch of Statistics in which a dependent variable of interest is modelled as a linear combination of one or more predictor variables, together with a random error. The subject is inherently two- or higher- dimensional, thus an understanding of Statistics in one dimension is essential. Regression: Linear Models in Statistics fills the gap between introductory statistical theory and more specialist sources of information. In doing so, it provides the reader with a number of worked examples, and exercises with full solutions. The book begins with simple linear regression (one predictor variable), and analysis of variance (ANOVA), and then further explores the area through inclusion of topics such as multiple linear regression (several predictor variables) and analysis of covariance (ANCOVA). The book concludes with special topics such as non-parametric regression and mixed models, time series, spatial processes and design of experiments. Aimed at 2nd and 3rd year undergraduates studying Statistics, Regression: Linear Models in Statistics requires a basic knowledge of (one-dimensional) Statistics, as well as Probability and standard Linear Algebra. Possible companions include John Haigh’s Probability Models, and T. S. Blyth & E.F. Robertsons’ Basic Linear Algebra and Further Linear Algebra.
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