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Die Regressionskoeffizienten werden derart geschätzt, dass das Kleinste-Quadrat-Kriterium erfüllt wird.
Kleinste Quadrat Kriterium: Die Summe der Abweichungsquadrate (SAQ) von beobachteten und vorhergesdagten y-Werten soll minimal sein.
Das Regressionsgewicht in der MR kann kein anderes Vorzeichen aufweisen als das Regressionsgewicht dieser Variablen in der einfachen Regressionsanalyse.
Das Regressionsgewicht einer Variablen in der MR entspricht dem Regressionsgewicht dieser Variablen in einer einfachen Regression, wenn alle Prädiktorvariablen untereinander unkorreliert sind.
Multiple Regressionsgewichte können als bedingte einfache Regressionsgewichte verstanden werden.