93  regression1b

Schlüsselwörter

Aufgaben, Statistik, Prognose, Modellierung, R, Datenanalyse, Regression

93.1 Aufgabe

Die folgende Frage bezieht sich auf dieses Ergebnis einer Regressionsanalyse:

## 
## Call:
## lm(formula = y ~ x, data = d)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -1.05400 -0.37217 -0.00068  0.50250  1.00282 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.09912    0.09062  -1.094    0.281
## x            0.10901    0.08137   1.340    0.188
## 
## Residual standard error: 0.5475 on 39 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.04399,    Adjusted R-squared:  0.01948 
## F-statistic: 1.795 on 1 and 39 DF,  p-value: 0.1881

Zusammengefasst sind die Koeffizienten (beta0 und beta1) also:

coef(m)
## (Intercept)           x 
##  -0.0991181   0.1090139

Welche der folgenden Aussagen ist korrekt?

93.2 Lösung

---

Categories:

• regression
• R
• lm
• schoice