Zusammenfassung
Liegt für eine multiple lineare Regression eine größere Anzahl von möglichen Regressoren zur Erklärung der Zielvariable vor, können verschiedene Strategien für die Ermittlung eines geeigneten Modells angewandt werden. Auch Modellannahmentests (Kollinearität, Heteroskedastizität, Autokorrelation) können angefordert werden.
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Munzert, M. (2015). Auswahl der Regressoren bei multipler Regression. In: Landwirtschaftliche und gartenbauliche Versuche mit SAS. Springer-Lehrbuch. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54506-1_20
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