Die Schätzwerte für die Parameter $\beta_0$ und $\beta_1$ können wir
natürlich auch mit `R` berechnen. Dazu verwenden wir den Befehl
`lm`. Für die Daten aus @exm-regression1-energie funktioniert das beispielsweise so:
Die Schätzwerte für die Parameter $\alpha$, $\beta$ und $\sigma$ können wir mit Hilfe des `R`-Befehls `lm` berechnen. Für die Daten aus @exm-regression1-energie sehen die Eingabe und die Ausgabe so aus:
```{r}
summary(lm(Energie ~ Temperatur, data = Daten))
...
...
@@ -326,6 +324,7 @@ Abschnitt `Coefficients` in der Spalte `Estimate` abgelesen
werden. Der Wert für $\beta_0$ steht in der Zeile `(Intercept)`, der
Wert für $\beta_1$ steht in der Zeile `Temperatur`. Diese Zeile ist
immer nach der erklärenden Variable benannt.
Den Schätzwert für $\sigma$ finden wir als `Residual standard error` in der R-Ausgabe, hier also
$$
\sigma=15.89.
...
...
@@ -598,3 +597,4 @@ zurück zu @exr-regression1-zusammengefasst
Diese Lerneinheit wurde von Herold Dehling und Daniel Meißner an der Ruhr-Universität Bochum entwickelt. Es ist lizenziert unter der [CC-BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de) Lizenz und ist verfügbar auf [ORCA.nrw](https://www.orca.nrw).
