Was sind nicht standardisierte Residuen?

Was sind nicht standardisierte Residuen?

Ein nicht standardisiertes Residuum ist der tatsächliche Wert der abhängigen Variablen minus des vom Modell geschätzten Werts. Ebenfalls verfügbar sind standardisierte, studentisierte und ausgeschlossene Residuen.

Was sind Hebelwerte?

Der Hebelwert (englisch leverage) ist ein Maß dafür, wie weit der Wert einer unabhängigen Variablen von anderen Werten entfernt liegt. Ein hoher Hebelwert würde bedeuten, das sich in der Nähe dieses Falls keine weiteren Fälle befinden. Es könnte sich hierbei um einen Ausreißer handeln.

Wie erfolgt die Ermittlung der Betafaktoren?

Technische Ermittlung der Betafaktoren [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Es werden die historischen Kurse der Wertpapiere an mehreren Zeitpunkten betrachtet, dann erfolgt die Berechnung der Renditen und Standardabweichungen der Renditen daraus. Die Ermittlung der Beta erfolgt dann analytisch oder mittels KQ-Regression:

Ist die Effektstärke unabhängig von der Skalierung der Daten?

Die Effektstärke ist unabhängig von der Einheit und Skalierung der Daten Die Effektstärke ist (anders als der p-Wert und die Signifikanz) unabhängig von der Stichprobengröße Die Rolle von Effektgrößen lässt sich allerdings am einfachsten anhand von Beispielen darstellen.

Wie kann ich den Beta-Faktor berechnen?

Den Beta-Faktor mit Hilfe von Excel-Grafik bestimmen. Mache drei Spalten in Excel. Die erste Spalte enthält das Datum, die zweite die Index-Preise (der Markt, den du für die Beta-Faktor-Berechnung brauchst), die dritte die Aktien-Preise, für die du den Beta-Faktor berechnen willst. Gib deine Werte in die Tabelle ein.

Wie verläuft die standardisierte Regressionsgerade?

Die standardisierte Regressionsgerade verläuft in der Folge auch stets durch den Ursprung des Koordinatensystems. Zudem werden die Regressionsgewichte nun nicht mehr mit b, sondern mit („beta“) bezeichnet. Hast du nur einen Prädiktor, dann entspricht das Regressionsgewicht einfach der Korrelation zwischen dem Prädiktor und dem Kriterium.

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