6. Vorlesung (26.11.2019): Zweifache lineare Regression

Steyer, Rolf GND

Vorlesungsinhalte: Zweifache lineare Regression, Zweifache lineare regressive Abhängigkeit, Partielle bedingte Erwartung, Eigenschaften des Residuums, Identifikation der Regressionskoeffizienten, Spezielle Bedeutung der Regressionskoeffizienten bei binären Regressoren, Bedingungen für die Invarianz des Regressionskoeffizienten, Zweifache lineare Quasi-Regression, Beispiel: Treatment und Vortest beim Kirchmann-Datensatz

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Steyer, R., 2019. 6. Vorlesung (26.11.2019): Zweifache lineare Regression. Jena.
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