Viele Videos geschaut - Lineare Regression nicht verstanden. Diese beiden Videos geschaut - sofort alles klar. 1000 Dank Herr Professor, soooooo toll erklärt !!!
Vielen Dank, dass SIe uns diese Inhalte frei zur Verfügung stellen. Einfach und verständlich erklärt. Ich freue mich schon, wenn ich nach der Schule auf eine Uni gehen kann und mich den ganzen Tag mit solchen Thematiken beschäftigen kann.
Wunderschön erklärt :) Habs direkt mal als Übungsaufgabe benutzt bevor ich das Video zuende angeschaut habe. Sobald man die Formeln inklusive Summenzeichen verstanden hat, ist es echt einfach!
Thanks a lot my dude, rettest mir meinen Schnitt. Habe in 6h eine Prüfung darüber, habe heute zum ersten Mal über Regression gehört. Ich bin bereit, muss aber zuerst mal schlafen...
hab mich bei der Methode vom Prof nur verrechnet und bin irgendwie nie auf das richtige Ergebnis gekommen. Mit dieser Methode klappt es jetzt endlich 🙏
Tolles video, aber wenn ich mich nicht irre, hast du dich bei 6:40 vertan. Da die Steigung von Beta 1 bzw. b positiv ist, steigt der Klausurerfolg um 0,647 Einheiten, Wenn ich mich um eine Einheit nach *Rechts* auf der X Achse bewege. Du sagtest nach links
Vielen Dank für dieses detaillierte und hilfreiche Anwendungsbeispiel! Die Schritte sind gut nachzuvollziehen und ich habe Ihnen sehr gerne zugehört ! :)
Hi ich habe alles verstanden aber habe eine ähnliche Aufgabe mit einem Vertrauensbereich von 95% beim berechnen der Parameter was bedeutet das. Ich habe das bis jetzt nur im Zusammenhang mit Hypothesen gesehen
In der Aufgabe geht es offenbar um ein Konfidenzintervall. Das ist induktive Statistik und wird erst interessant, wenn wir Aussagen über die Grundgesamtheit der Studie durchführen wollen. Das ist aber nicht Gegenstand der Videos "Regression 1-3".
Hallo Herr Prof. Kunter, ich bin bisher davon ausgegangen man würde die Methode der kleinsten Quadrate dazu benötigen um Beta zu bestimmen. Ist die von Ihnen gezeigte Vorgehensweise eine andere Variante?
Habe noch ein Verständnisproblem. Im ursprünglichen Datensatz hat Studierender D bereits einen Lernaufwand von 80 Std. betrieben und einen Erfolg von 64 Punkten erzielt. Aufgabe 1 nach Lösung der Regressionsgleicht spuckt nun einen Wert von knapp 79 Punkten bei 80 Std. Lernaufwand aus...
Die Regressionsgerade gibt dir nur Auskunft über den durchschnittlichen Studenten, nicht über eine Einzelperson. Ausreißer nach oben und unten sind immer möglich. Daher auch der Begriff Regression -> Entwicklung, Tendenz. Zum Beispiel könnte ein Student 100 Stunden lernen, aber dann in der Prüfung wegen eines Blackouts trotzdem nur ein leeres Blatt abgeben. Genau so könnte ein Student überhaupt nicht lernen, aber aufgrund entsprechender Vorkenntnisse dennoch 90 Punkte erzielen.
Viele Videos geschaut - Lineare Regression nicht verstanden. Diese beiden Videos geschaut - sofort alles klar. 1000 Dank Herr Professor, soooooo toll erklärt !!!
Vielen vielen Dank. Ich habe wirklich über 4 Stunden gesucht, bis ich ein gutes Videos gefunden habe. Vielen Dank :)
Danke Ihnen. Sagen Sie es weiter! :-)
Das beste Video was ich bislang zu dem Thema gesehen hab! Klasse erklärt, danke dir.
Vielen Dank, dass SIe uns diese Inhalte frei zur Verfügung stellen. Einfach und verständlich erklärt. Ich freue mich schon, wenn ich nach der Schule auf eine Uni gehen kann und mich den ganzen Tag mit solchen Thematiken beschäftigen kann.
Vielen Dank für Teil 1 und 2! Vor allem finde ich es sehr anwendungsbezogen statt zu wissenschaftlich, was in meinem Fall super war.
Wunderschön erklärt :) Habs direkt mal als Übungsaufgabe benutzt bevor ich das Video zuende angeschaut habe. Sobald man die Formeln inklusive Summenzeichen verstanden hat, ist es echt einfach!
Super einfach und kurz und knackig. Wie man das braucht :-) Super vielen Dank
Danke Ihnen!
Vielen herzlichen Dank, ich habe nun alles zum ersten mal nachvollziehen können!
Ich bin so dankbar! Die Videos haben mir in einem Drittel der Zeit vermittelt, was ich in der Uni nicht verstehen konnte. Mega :)
Großartiger Kanal! Ich danke Ihnen wirklich für Ihre genial erklärten Inhalte!!
Thanks a lot my dude, rettest mir meinen Schnitt. Habe in 6h eine Prüfung darüber, habe heute zum ersten Mal über Regression gehört. Ich bin bereit, muss aber zuerst mal schlafen...
sehr gut erklärt, vielen lieben dank.
sehr geiles Video, hat mir extrem weiter geholfen!
hab mich bei der Methode vom Prof nur verrechnet und bin irgendwie nie auf das richtige Ergebnis gekommen. Mit dieser Methode klappt es jetzt endlich 🙏
Vielen Dank für das lehrreiche Video
Was für lamberjamber exces bieres. Nur wegen dir nicht exmatrikuliert. Danke!
Ajühü ajühühühühühühü
Danke dir
Sehr gutes Video
Perfekt, sehr gut erklärt. Danke
Hervorragend erklärt !
Tolles video, aber wenn ich mich nicht irre, hast du dich bei 6:40 vertan.
Da die Steigung von Beta 1 bzw. b positiv ist, steigt der Klausurerfolg um 0,647 Einheiten, Wenn ich mich um eine Einheit nach *Rechts* auf der X Achse bewege.
Du sagtest nach links
Sehr gut erklärt!! :)
Das Beispiel lässt ein schlechtes Gewissen da 😂
Vielen Dank für dieses detaillierte und hilfreiche Anwendungsbeispiel! Die Schritte sind gut nachzuvollziehen und ich habe Ihnen sehr gerne zugehört ! :)
Mega!
Danke!
MEGA!
Kann man zur Lösung der Varianz zu Y analog zu der von X vorgehen wie in diesem Video?
Genau.
Hi ich habe alles verstanden aber habe eine ähnliche Aufgabe mit einem Vertrauensbereich von 95% beim berechnen der Parameter was bedeutet das. Ich habe das bis jetzt nur im Zusammenhang mit Hypothesen gesehen
In der Aufgabe geht es offenbar um ein Konfidenzintervall. Das ist induktive Statistik und wird erst interessant, wenn wir Aussagen über die Grundgesamtheit der Studie durchführen wollen. Das ist aber nicht Gegenstand der Videos "Regression 1-3".
Müsste der 1ste Bruch nicht "1/(10-1)" heißen?
Hallo Herr Prof. Kunter,
ich bin bisher davon ausgegangen man würde die Methode der kleinsten Quadrate dazu benötigen um Beta zu bestimmen. Ist die von Ihnen gezeigte Vorgehensweise eine andere Variante?
Habe noch ein Verständnisproblem. Im ursprünglichen Datensatz hat Studierender D bereits einen Lernaufwand von 80 Std. betrieben und einen Erfolg von 64 Punkten erzielt. Aufgabe 1 nach Lösung der Regressionsgleicht spuckt nun einen Wert von knapp 79 Punkten bei 80 Std. Lernaufwand aus...
Die Regressionsgerade gibt dir nur Auskunft über den durchschnittlichen Studenten, nicht über eine Einzelperson. Ausreißer nach oben und unten sind immer möglich. Daher auch der Begriff Regression -> Entwicklung, Tendenz. Zum Beispiel könnte ein Student 100 Stunden lernen, aber dann in der Prüfung wegen eines Blackouts trotzdem nur ein leeres Blatt abgeben. Genau so könnte ein Student überhaupt nicht lernen, aber aufgrund entsprechender Vorkenntnisse dennoch 90 Punkte erzielen.
wieso ist b= kovarianz / varianz x?
Das ergibt sich als Rechenergebnis, wenn man bei der Methode der kleinsten Quadrate die Zielfunktion nach b ableitet und gleich Null setzt.
Ehre
Also ich würde dann nicht länger als 113,14 Stunden lernen. Macht ja keinen Sinn mehr wenn die Skala bis 100 geht ;-D