Please feel free to download this dataset and follow along: Slope and intercept are to be determined using the Simple Linear Regression. So, Exam Score is the dependent variable, and Hours of Study is the independent variable. Exam score depends on the hours of study. In the graph above, the exam Score is the ‘y’ and the Hours of Study is the ‘x’. Es verwendet diese alte Schulformel der geraden Linie, die wir alle in der Schule gelernt haben. Simple Linear Regression (SLR) macht genau das. Wenn Sie dies quantifizieren können, können Sie die Prüfungsergebnisse vorhersagen, wenn Sie die Stunden des Studiums kennen. Es ist jedoch nicht möglich, die Korrelation und die Änderung der Prüfungsergebnisse mit jeder weiteren Studienstunde zu quantifizieren. Aus einem solchen Diagramm kann die Stärke und Richtung der Korrelation zweier Variablen angenommen werden. Mit anderen Worten, es besteht eine positive Korrelation zwischen den Stunden des Studiums und den Prüfungsergebnissen. Das heißt, wenn sich die Stunden des Studiums erhöhen, steigen auch die Prüfungsergebnisse. Hier ist ein Beispiel für eine lineare Beziehung zwischen zwei Variablen:ĭie Punkte in dieser Grafik zeigen einen positiven Aufwärtstrend.
Wenn eine lineare Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen beobachtet wird, kann die einfache lineare Regression verwendet werden, um weitere Erklärungen und Bewertungen dieser Daten vorzunehmen. Ich werde versuchen, präzise und auf den Punkt zu kommen.
Möglicherweise müssen Sie einige Male langsam darüber nachdenken. Beides ist unkompliziert.ĭie Bewertung und der Teil zum Testen von Hypothesen können verwirrend sein, wenn Sie völlig neu darin sind. Verwenden Sie einfach die Formeln und finden Sie Ihr Modell oder verwenden Sie die Software. Bitte arbeiten Sie selbst an dem Beispiel, um es gut zu verstehen.ĭie Entwicklung des SLR-Modells sollte nicht zu schwierig sein. Alle Themen werden anhand eines Arbeitsbeispiels behandelt. Hypothesentest unter Verwendung der ANOVA-Tabelleĭas ist eine Menge Material, das Sie an einem Tag lernen müssen, wenn Sie dies lesen, um zu lernen. Dieser Artikel behandelt:Įntwicklung eines einfachen linearen Regressionsmodells In diesem Artikel werden die sehr beliebten Methoden in der Statistik Simple Linear Regression (SLR) erläutert. Daher wurden viele mathematische und statistische Modelle entwickelt, um dieses Phänomen zu nutzen und mehr Informationen über die Daten zu extrahieren. Eine lineare Beziehung zwischen zwei Variablen ist sehr häufig.