nichtlineare Regressionsanalyse

wird zur Beschreibung nichtlinearer Abhängigkeiten zwischen Variablen verwandt. Da die Berechnung der Schätzwerte für die Koeffizienten nichtlinearer Regressionsfunktionen allgemein recht aufwendig ist, ist es wichtig, dass durch geeignete Variablentransformationen (Transformation) in vielen praktisch bedeutsamen Fällen eine Linearisierung des Ansatzes und damit eine Rückführung auf die lineare Regressionsanalyse möglich ist. Einfache Beispiele für die nichtlineare Einfachregression mit einer abhängigen Variablen Y und einer unabhängigen Variablen X sind die Funktionen y = bix^b2 (Potenzfunktion) und y = bi • e^b2X (Exponentialfunktion), wobei bi und b2 die zu schätzenden Funktionsparameter darstellen. Für die beiden Funktionen ist eine logarithmische Transformation geeignet; man erhält nichtlineare Regressionsanalyse

Literatur: Neter, J./Wasserman, W./Kutner, M. H., Applied Linear Regression Models, 2. Aufl., Home- wood, 111.1988.

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