1) Welche der folgenden Begriffe bezeichnen Voraussetzungen der linearen Regression? a) Homoskedastizität b) Sphärizität c) Linearität d) Heteroskedastizität e) Signifikanz f) Normalverteilung der Residuen 2) Welche der folgenden Begriffe bezeichnen mögliche Kontraindikatoren einer linearen Regression? a) Suppression b) Demotivation c) Autokorrelation d) Autoregression e) Multikollinearität f) Kommunalität 3) Werden bei einer multiplen linearen Regression mehrere unabhängige Variablen aufgenommen, interessiert man sich für den Vergleich der Einzeleinflüsse. Zum Vergleich sollten ... verwendet werden. a) Alpha-Gewichte b) Konstanten c) Beta-Gewichte d) Gamma-Gewichte e) Fisher-Z-Werte 4) In der linearen Regression wird mittels der F-Statistik die Nullhypothese geprüft, dass ... a) b > 0 ist. b) b von Null verschieden ist. c) r > 0,4 ist. d) R2 = O ist. e) Homoskedastizität vorliegt. 5) Welcher der folgenden Begriffe bezeichnet keine Annahme oder kein Problem der multiplen linearen Regression? a) Normalverteilung der Residuen b) Linearität c) Homoskedastizität d) Autokorrelation e) Homogenität der Binnenregressionen 6) Bei einer linearen Regression sollten … a) Die Residuen der unabhängigen Variablen normalverteilt sein. b) Die unabhängige Variable normalverteilt sein. c) Die abhängige Variable normalverteilt sein. d) Die Residuen der abhängigen Variablen normalverteilt sein. e) Die Konstante normalverteilt sein.

Lineare Regression

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