95  Regression4

Schlüsselwörter

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

95.1 Aufgabe

Berechnen Sie \(\hat{y}\) für das unten ausgegeben Modell!

Nutzen Sie dafür folgende Werte:

• \(g=1\)
• \(x=-10\).

term	estimate	std_error	statistic	p_value	lower_ci	upper_ci
intercept	37.289	2.519	14.805	0	32.112	42.467
x	-10.392	0.373	-27.876	0	-11.159	-9.626
g	40.730	3.610	11.282	0	33.309	48.150
x:g	-9.868	0.668	-14.775	0	-11.240	-8.495

Hinweis: Ein Interaktionseffekt der Variablen \(x\) und \(g\) ist mit x:g gekennzeichnet. Runden Sie zur nächsten ganzen Zahl.

95.2 Lösung

\(\hat{y}\) beträgt im Fall der vorliegenden Parameter und dem vorliegenden Modell \(281\).

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• dyn
• regression
• lm
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