{"id":1438,"date":"2023-07-26T09:34:24","date_gmt":"2023-07-26T09:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/standardfehler-der-excel-regression\/"},"modified":"2023-07-26T09:34:24","modified_gmt":"2023-07-26T09:34:24","slug":"standardfehler-der-excel-regression","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/standardfehler-der-excel-regression\/","title":{"rendered":"So berechnen sie den standardfehler der regression in excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Wir passen ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/lineare-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">lineares Regressionsmodell<\/a> an. Das Modell hat die folgende Form:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Y = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> X + \u2026 + \u03b2 <sub>i<\/sub><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">wobei \u03f5 ein von X unabh\u00e4ngiger Fehlerterm ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Unabh\u00e4ngig davon, wie X verwendet werden kann, um die Werte von Y vorherzusagen, wird es immer zuf\u00e4llige Fehler im Modell geben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine M\u00f6glichkeit, die Streuung dieses Zufallsfehlers zu messen, besteht darin, den <strong>Standardfehler des Regressionsmodells<\/strong> zu verwenden, mit dem sich die Standardabweichung <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ruckstand\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">der Residuen<\/a> \u03f5 messen l\u00e4sst.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Berechnung des Standardfehlers eines Regressionsmodells in Excel.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses Beispiel erstellen wir einen Datensatz, der die folgenden Variablen f\u00fcr 12 verschiedene Sch\u00fcler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Pr\u00fcfungsergebnis<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Stundenlang mit Lernen verbracht<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Aktuelle Klasse<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14241 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel1.png\" alt=\"\" width=\"504\" height=\"476\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Passen Sie das Regressionsmodell an<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes passen wir ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/multiple-lineare-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">multiples lineares Regressionsmodell<\/a> an, wobei wir <em>das Pr\u00fcfungsergebnis<\/em> als <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Antwortvariable und die<\/a> <em>Lernstunden<\/em> und <em>die aktuelle Note<\/em> als Pr\u00e4diktorvariablen verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie dazu im oberen Men\u00fcband auf die Registerkarte <strong>\u201eDaten\u201c<\/strong> und dann auf <strong>\u201eDatenanalyse\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5292 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\" alt=\"\" width=\"472\" height=\"180\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn diese Option nicht verf\u00fcgbar ist, m\u00fcssen Sie zuerst <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/so-laden-sie-das-analyse-toolpak-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">das Data Analysis ToolPak laden<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie im angezeigten Fenster <strong>Regression<\/strong> aus. Geben Sie im neuen Fenster, das erscheint, die folgenden Informationen ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14242 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel2.png\" alt=\"\" width=\"605\" height=\"457\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>OK<\/strong> klicken, wird die Ausgabe des Regressionsmodells angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14243 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel3.png\" alt=\"\" width=\"598\" height=\"449\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie den Regressionsstandardfehler<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Standardfehler des Regressionsmodells ist die Zahl neben <strong>dem Standardfehler<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14244 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel4.png\" alt=\"Regressionsstandardfehler in Excel\" width=\"604\" height=\"411\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Standardfehler dieses speziellen Regressionsmodells betr\u00e4gt <strong>2,790029<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Zahl stellt den durchschnittlichen Abstand zwischen den tats\u00e4chlichen Pr\u00fcfungsergebnissen und den vom Modell vorhergesagten Pr\u00fcfungsergebnissen dar.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass einige Pr\u00fcfungsergebnisse mehr als 2,79 Einheiten von der vorhergesagten Punktzahl abweichen, w\u00e4hrend andere n\u00e4her beieinander liegen. Aber im Durchschnitt betr\u00e4gt der Abstand zwischen den tats\u00e4chlichen Pr\u00fcfungsergebnissen und den vorhergesagten Ergebnissen <strong>2,790029<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie au\u00dferdem, dass ein kleinerer Standardfehler der Regression darauf hinweist, dass ein Regressionsmodell besser zu einem Datensatz passt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir also ein neues Regressionsmodell an den Datensatz anpassen und einen Standardfehler von beispielsweise <strong>4,53<\/strong> erhalten, w\u00e4re dieses neue Modell bei der Vorhersage von Pr\u00fcfungsergebnissen weniger effektiv als das vorherige Modell.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine weitere g\u00e4ngige Methode zur Messung der Genauigkeit eines Regressionsmodells ist die Verwendung des R-Quadrats. <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/standardfehlerregression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">In diesem Artikel<\/a> finden Sie eine sch\u00f6ne Erkl\u00e4rung der Vorteile der Verwendung des Standardfehlers der Regression zur Messung der Genauigkeit im Vergleich zum R-Quadrat.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wir passen ein lineares Regressionsmodell an. 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