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  4. Lineare Regressionsmodelle
 
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Lineare Regressionsmodelle

Publikationstyp
Journal Article
Date Issued
2025-04-04
Sprache
German
Author(s)
Sterner, Martin  orcid-logo
Digital Economics W-5  
Wingerter, Eugen
TORE-URI
https://hdl.handle.net/11420/55285
Journal
Wirtschaft und Wettbewerb  
Volume
75
Issue
4
Start Page
208
End Page
211
Article Number
WUW1472470
Citation
Wirtschaft und Wettbewerb 75 (4): 208-211 (2025)
Publisher Link
https://research.owlit.de/document/288fb97d-76f6-3d0f-807e-126c75f6d51f
Publisher
Fachmedien Otto Schmidt
In kartellrechtlichen Fragestellungen werden regelmäßig ökonomische Analysen herangezogen. Sofern dafür Datenanalysen eingesetzt werden, geschieht dies mit ökonometrischen Methoden und in vielen Fällen mit einem Regressionsmodell. Das Ziel eines Regressionsmodells ist es, eine oder mehrere endogene (erklärte bzw. abhängige) Variablen durch eine oder – in der Regel – mehrere exogene (erklärende bzw. unabhängige) Variablen zu erklären. Weit verbreitet sind lineare Regressionsmodelle, deren Parameter mit der gewöhnlichen Methode der kleinsten Quadrate (Ordinary Least Squares, OLS) empirisch geschätzt werden. Sofern ein anderes Modell verwendet wird, weist dessen Form oft Gemeinsamkeiten mit einem linearen Regressionsmodell auf. Deshalb sind grundlegende Kenntnisse des einfachen bzw. multiplen linearen Regressionsmodells auch zum Verständnis anderer Regressionsmodelle hilfreich. Der Beitrag erläutert die Funktionsweise von linearen Regressionsmodellen und einige damit verbundene Begriffe. Dafür wird zunächst das einfache lineare Regressionsmodell erläutert und anschließend das multiple lineare Regressionsmodell. Danach werden einzelne wesentliche Aspekte für die Verlässlichkeit der gewonnenen Ergebnisse skizziert.
DDC Class
005: Computer Programming, Programs, Data and Security
330: Economics
TUHH
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