// Multiple lineare Regression in Excel interpretieren //

Eine einfache Lineare Regression erklärt eine (abhängige) Variable anhand einer unabhängigen Variable. Eine multiple lineare Regression hingegen nutzt mehrere unabhängige Variablen (x1, x2, ..., xn) und erklärt damit eine abhängige Variable (y)

In diesem Video geht es um die Interpretation der Ergebnisse einer einfachen multiplen Regression in Excel. Im vorigen Video wurden hierzu die Sportnote anhand der unabhängigen Variablen Körpergröße (x1) und Gewicht (x2) erklärt. Darauf aufbauend geht es jetzt um Interpretation der Ergebnisse anhand des multiplen Korrelationskoeffizienten, des Bestimmtheitsmaßes, des adjustierten Bestimmtheitsmaßes. Zusätzlich werden die Koeffizienten, ihr Vorzeichen, ihr Standardfehler, die t-Statistik und der p-Wert erläutert und damit deren Einflussstärke auf die zu erklärende Variable geprüft.

Bei Fragen und Anregungen zur multiplen linearen Regression und deren Interpretation in Excel nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten.

Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage:
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💡 Multiple lineare Regression in Excel:
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Hilfreiche Videos, die ich im Video erwähne:
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🎥 Video zur einfachen linearen Regression:    • Einfache lineare Regression in Excel ...  
🎥 Video zur Rechnung einer multiplen linearen Regression:    • Multiple lineare Regression in Excel ...  
🎥 Video zum Standardfehler (von Mittelwert und Median):    • Standardfehler (des Mittelwert, Media...   #statistikampc


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Zeitstempel ⏰
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0:00 Einleitung
0:09 Überblick über Berechnungsergebnisse
0:55 Multipler Korrelationskoeffizient
1:10 Bestimmtheitsmaß
2:17 Adjustiertes Bestimmtheitsmaß
3:21 Standardfehler der AV
4:03 Beobachtungen
4:30 Kontext der AV beachten
4:44 Koeffizienten
5:34 t-Statistik der Koeffizienten
6:08 p-Wert der Koeffizienten
6:58 Koeffizienten interpretieren
8:29 Regressionsgleichung aufstellen


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