OLS-Minimierung

schoice

Published

May 17, 2023

Aufgabe

Um die Parameter der Regressiongeraden zu bestimmen, wird ein Ausdruck minimiert. Wählen Sie den korrekten Ausdruck.

Answerlist

\(\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2\)
\(\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)\)
\(\sum_{i=1}^{n}(|y_i - \hat{y}_i|)^2\)
\(\sum_{i=1}^{n}(|y_i + \hat{y}_i|)\)
\(\sum_{i=1}^{n}(y_i + \hat{y}_i)^2\)

Lösung

Die klassische Regressionsanalyse minimiert diesen Ausdruck, um die Regressiongerade zu bestimmen:

\(\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2\)

Answerlist

Wahr
Falsch
Falsch
Falsch
Falsch

Categories:

schoice

---
exname: ols-minimierung
extype: schoice
exsolution: 10000
exshuffle: yes
date: '2023-05-17'
slug: OLS-Minimierung
title: OLS-Minimierung
categories: schoice

---






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                      fig.path = "",
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                      message = FALSE,
                      fig.show = "hold")
```






# Aufgabe

Um die Parameter der Regressiongeraden zu bestimmen, wird ein Ausdruck minimiert. Wählen Sie den korrekten Ausdruck.



Answerlist
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* $\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2$
* $\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)$
* $\sum_{i=1}^{n}(|y_i - \hat{y}_i|)^2$
* $\sum_{i=1}^{n}(|y_i + \hat{y}_i|)$
* $\sum_{i=1}^{n}(y_i + \hat{y}_i)^2$





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# Lösung

Die klassische Regressionsanalyse minimiert diesen Ausdruck, um die Regressiongerade zu bestimmen: 


$\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2$

Answerlist
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* Wahr
* Falsch
* Falsch
* Falsch
* Falsch





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Categories: 

schoice