Regression 1 - Grundlagen der linearen Regression

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  • Опубліковано 27 лют 2018
  • In diesem Video wird die Grundidee der linearen Regression erläutert.

КОМЕНТАРІ • 29

  • @Navel1988
    @Navel1988 5 років тому +173

    Mein rechtes Ohr hat sich gefreut, das linke war aber sauer das es nicht mithören durfte :P

  • @karinaweibel9471
    @karinaweibel9471 4 місяці тому +1

    bestes und kurzestes video, das es erklärt -danke !

  • @Lena-gz8sn
    @Lena-gz8sn 4 роки тому +23

    Himmel Herr Gott weiß gar nicht was ich sagen soll. Man sollte Ihnen eine große Packung Pralinen schenken..

  • @0xb0110
    @0xb0110 2 роки тому +5

    sehr gutes video. sehr anschaulich, normales tempo und sehr verständlich erklärt. das skript von meinem professor verstehe ich gar nicht also danke für die rettung.

  • @quandrea
    @quandrea Рік тому +2

    Danke für das Video, du hast mir sehr geholfen!! 🥳

  • @lux-nocopyrightmusic
    @lux-nocopyrightmusic Рік тому +1

    Sehr gutes Video! Einfach zu verstehen!!

  • @mephistos_muse
    @mephistos_muse 5 років тому +3

    Hat mir sehr geholfen, einen Überblick über das Thema zu bekommen! Danke :)

  • @CockTailRapz
    @CockTailRapz 5 років тому

    Danke, du HELD!

  • @tbg1199
    @tbg1199 5 років тому +2

    Vielen Dank. Sehr hilfreich.

  • @pelinaltin4497
    @pelinaltin4497 5 років тому

    Perfekt, sehr gut erklärt. Danke

  • @mrs.appeltree1900
    @mrs.appeltree1900 4 роки тому +2

    an sich super hilfreich, aber warum wird am Ende ab 9:25 die Kovarianz durch s beschrieben ?

  • @e.b.2362
    @e.b.2362 5 років тому +1

    Tolle Videos. Hoffentlich kommen noch mehr.

  • @markuswerner7271
    @markuswerner7271 4 роки тому +2

    Was bedeutet linearer zusammenhang, dass man ne Gerade durchlegen kann durch die Punkte?

    • @NoahElRhandour
      @NoahElRhandour 3 роки тому

      des eine verändert sich linear mit dem anderen. im gegensatz zu zb quadratisch, oder gar net

  • @yeshisew9457
    @yeshisew9457 3 роки тому

    sehr gut und verständlich erklärt. tausend dank

  • @denizsuergec7080
    @denizsuergec7080 Рік тому +1

    Frage: also wäre es legitim b1 wie folgt zu berechnen?
    Pearson-Korrelation (rxy) multipliziert mit SDx (AV) geteilt durch SDy (UV)?

  • @oliveroli644
    @oliveroli644 4 роки тому

    King 🔥☝️

  • @Gabbersammy
    @Gabbersammy 4 роки тому +4

    Leider keine gute Grafik. Laut der Grafik wäre y(dach) = ei + yi und damit ei= y(dach) - yi und nicht umgekehrt.

  • @lllllltar
    @lllllltar 3 роки тому

    Vielen Dank für dieses Video!

  • @halilkazik7816
    @halilkazik7816 4 роки тому

    Vielen Dank!

  • @Eldare
    @Eldare 5 років тому

    super!

  • @danamor8793
    @danamor8793 3 роки тому +1

    mehr gelernt als in allen vorlesungen

  • @madicmb0830
    @madicmb0830 4 роки тому

    Danke!!!!

  • @kayodoubleu3310
    @kayodoubleu3310 4 роки тому

    Richtig gut

  • @alexbru7
    @alexbru7 4 роки тому

    ja

  • @Aggregator_
    @Aggregator_ 4 роки тому +2

    Die Residue ergibt sich hier aus yDach - y und nicht wie in dem Beispiel umgekehrt.

  • @timobllscn3954
    @timobllscn3954 4 роки тому

    Mono-Ton, ernsthaft? Kann man das nicht schell umstellen vor dem Upload? :(