A2|1.2 | Bewertung der Hebelwirkung mittels Regressionsanalyse (Teil 1) von   Helling und Storch

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Über den Vortrag

Der Vortrag „A2|1.2 | Bewertung der Hebelwirkung mittels Regressionsanalyse (Teil 1)“ von   Helling und Storch ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma Black Belt – Analyse Phase“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:

  • A2|1.2 Bewertung der Hebelwirkung mittels Regressionsanalyse (Teil 1/2)
  • Grundlagen der Regressionsanalyse
  • Lineare Regression
  • Bestimmtheitsmaß und Residualanalyse
  • Beispiel: Einfache Lineare Regression
  • Prognosen

Quiz zum Vortrag

  1. Die Regressionsanalyse dient der Vorhersage bzw. Abschätzung einer Zielvariablen (Y) in Abhängigkeit von einer Variablen (X).
  2. Die Regressionsanalyse beschreibt den Zusammenhang von Faktoren durch die Regressionsgleichung.
  3. Die Regressionsanalyse dient dem Vergleich von zwei Gruppen/ Populationen.
  1. β0 beschreibt den Schnittpunkt der Geraden auf der Y-Achse.
  2. β0 beschreibt den Anteil der Streuung, der die Regressionsgleichung nicht erklärt.
  3. β0 beschreibt den Anteil der Streuung, der die Regressionsgleichung erklärt.
  4. β0 beschreibt den Anteil der Gesamtstreuung.
  1. β1 beschreibt die Steigung der Geraden.
  2. β1 beschreibt das Prognoseintervall.
  3. β1 beschreibt den mittleren Abstand der Punkte zur Geraden.
  4. β1 beschreibt den Schnittpunkt der Geraden auf der Y-Achse.
  1. r^2 = 1 - SSE/SST
  2. r^2 = SSE/SST
  3. r^2 = SST/SSR
  4. r^2 = 1 - SSR/SST
  5. r^2 = 1 - SST/SSE
  1. Die Residualanalyse beurteilt die Abstände der Punkte zur Geraden.
  2. Die Residualanalyse ermöglicht das Finden von Ausreißern oder speziellen Mustern.
  3. Die Residualanalyse beurteilt den Schnittpunkt der Geraden auf der Y-Achse.
  4. Die Residualanalyse ersetzt die Interpretation des Bestimmtheitsmaßes.
  1. Das Prognoseintervall beschreibt den Bereich, in dem eine Prognose von Y mit z. B. 95% Wahrscheinlichkeit zutrifft.
  2. Das Prognoseintervall beschreibt die Präzision der Geradengleichung.
  3. Das Prognoseintervall beschreibt die Verteilung der Residuen.
  4. Das Prognoseintervall dient ausschließlich der Beschreibung der Streuung von X.

Dozent des Vortrages A2|1.2 | Bewertung der Hebelwirkung mittels Regressionsanalyse (Teil 1)

   Helling und Storch

  Helling und Storch

Helling und Storch ist Spezialist für Innovations- und Qualitätsmanagement. Das Unternehmen entwickelt Lehrgänge, Trainings und Vorträge für Akademien, Hochschulen und innerbetriebliche Bildungseinrichtungen. Ebenso gehören die Durchführung von Seminaren und Bildungsmaßnahmen, individuelles Methoden- und Praxis-Coaching sowie die Personenzertifizierung zum Angebot des Full-Service-Anbieters. Lehrgangs- und Coaching-Produkte von Helling und Storch sind vielfach ausgezeichnet und weltweit im Praxiseinsatz bei mittelständischen Unternehmen und namhaften Konzernen.

Matthias Storch ist Geschäftsführer von Helling und Storch. Als einer der ersten Six Sigma Master Black Belts Deutschlands und Lean Master blickt er auf viele Jahre, hunderte Projekte und mehr als 10.000 Teilnehmer Erfahrung in Schulung und Anwendung der Six Sigma Methoden.

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