<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="146_final-17b9af81849c51f7db7e20cf8826769f.png" /> <head>Abbildung 3: Schematisches Beispiel einer einfachen linearen Regression. Die Abhängigkeit zwischen geographischer Distanz (x-Achse) und der Anzahl Briefe per Sender-Empfänger-Paar (y-Achse) wird durch die lineare Funktion y = <hi rend="math">β</hi><hi rend="sub">0</hi> + <hi rend="math">β</hi><hi rend="sub">1</hi>*x <hi rend="sub">1</hi> + <hi rend="math">ε</hi> beschrieben. <hi rend="math">β</hi><hi rend="sub">0</hi> ist der y-Achsenabschnitt. <hi rend="math">β</hi><hi rend="sub">1</hi> ist die Steigung der Geraden und quantifiziert die Stärke des ermittelten Zusammenhangs zwischen Distanz und Briefanzahl. <hi rend="math">ε</hi> ist der Fehlerterm, der unbeobachtete Zufallsvariablen repräsentiert. Für jede weitere getestete soziale Beziehung (z.B. Homophilie), fügen wir eine Dimension in der Abbildung hinzu und ergänzen die obere Formel mit einem weiteren <hi rend="math">β</hi>*x. Das heißt, wir berechnen eine Gerade im mehrdimensionalen Raum. </head> </figure>