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1
Einführung in die Ökonometrie
Oldenbourg Wissenschaftsverlag
Johann Heil
modell
modelle
lineare
variablen
regressionsmodell
abbildung
residuen
erhält
modells
beispiel
siehe
bzw
parameter
regressoren
ökonometrischer
regressanden
abhängigkeit
werte
einfache
erklärt
linear
varianz
verfahren
linearen
folgt
gilt
tabelle
hypothesen
schätzer
folgenden
eigenschaften
regressor
bestimmtheitsmaß
autokorrelation
ökonometrischen
klr
abb
erster
ordnung
allgemeinen
überlegungen
läßt
erklärung
diskutiert
methoden
düngermenge
statt
annahmen
beobachtungen
hierzu
Année:
2000
Langue:
german
Fichier:
PDF, 5.17 MB
Vos balises:
0
/
0
german, 2000
2
Wahrscheinlichkeit und Regression
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Professor Dr. Rolf Steyer (auth.)
regression
lineare
bedingten
gleichung
bedingte
werte
variablen
linearen
gilt
zufallsvariablen
wahrscheinlichkeit
beispiel
varianz
fiir
abhängigkeit
wert
funktion
erwartungswert
menge
erwartungswerte
regressoren
kovarianz
regressor
yix
definiert
leieht
bzw
unabhängigkeit
theorie
ereignis
cov
matrix
modell
ereignisse
folgt
kausalen
gelten
regressionskoeffizienten
eigenschaften
begriff
effekte
korrelation
regressionen
mittel
xund
modelle
personen
daher
regressanden
sowie
Année:
2003
Langue:
german
Fichier:
PDF, 22.80 MB
Vos balises:
0
/
0
german, 2003
3
Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS
Vieweg+Teubner Verlag
Gerhard Kockläuner (auth.)
abschnitt
vgl
bild
regression
bsp
ern
regressoren
wert
modell
residuen
spss
variablen
gilt
storgroben
regressionsbeziehung
werte
zeigt
annahme
bzw
regressionskoeffizienten
beispielregression
schatzung
lineare
prozedur
uber
urn
residuenwerte
befehlsfolge
beobachtungen
annahmen
z.b
regressor
befehl
ergibt
regressionsanalyse
labt
endogenen
regressors
ausreiber
verteilung
regressionsgerade
ls2
cook
linearen
beispiel
intervallschatzungen
koeffizienten
square
varianz
einflub
Année:
1988
Langue:
german
Fichier:
PDF, 3.93 MB
Vos balises:
0
/
0
german, 1988
4
Vorhersage in linearen Modellen
De Gruyter
Helge Toutenburg
gilt
schätzung
vorhersage
modell
satz
lineare
linearen
erhalten
optimale
regressionsmodell
vorhersagen
variablen
xß
matrix
gestalt
schätzungen
bzw
erwartungstreue
wobei
vgl
definit
vektor
regression
restriktionen
folgt
ß2
positiv
verteilung
klassische
folgende
zusatzinformation
besitzt
nichtnegativ
fehler
modelle
modells
unabhängig
heißt
läßt
regressoren
setzen
statistik
priori
wählen
allgemeinen
erfüllt
bedingung
klassischen
optimalen
regulär
Année:
1976
Langue:
german
Fichier:
PDF, 39.39 MB
Vos balises:
0
/
0
german, 1976
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