Regression, nicht lineare

 

[engl. nonlinear regression], [FSE], Regressionsanalyse, bei der ein nicht linearer Zusammenhang zw. einer Kriteriumsvariablen Y und einer oder mehreren Prädiktorvariablen X bzw. X_%7B1%7D...X_%7Bk%7D angenommen wird. Die Art der nicht linearen Beziehung (z. B. exponentiell, logarithmisch, curvilinear) muss auf Basis des Wissens über bekannte funktionale Beziehungen oder aufgrund von theoretischen Überlegungen festgelegt werden. Bspw. kann der Zusammenhang von Lernleistung und Motivation nach dem Yerkes-Dodson-Gesetz als umgekehrt u-förmig angenommen werden. Für Reaktionszeiten ist bekannt, dass häufig logarithmische Beziehungen zu anderen Variablen plausibel sind. Die korrekte Spezifizierung des funktionalen Zusammenhangs ist essentiell, um valide empirische Schätzungen zu erhalten. Dass in der Ps. oft ohne Begründung lineare Beziehungen (linearer Zusammenhang) angenommen werden, wird u. a. damit begründet, dass nicht lineare Beziehungen durch lineare Modelle zumeist gut approximiert werden können.

Referenzen und vertiefende Literatur

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