```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide"}
library("exams")
library("exams.forge")
instruction <- NULL
```

Question
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```{r, error=TRUE, child=instruction}
```

Was sind die Voraussetzungen für die unabhängige und abhängige Variable im klassischen linearen Regressionsmodell? Geben Sie eine Voraussetzung an.

Solution
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**Unabhängige Variable:**

   * Die unabhängige Variable (X) wird als fest und nicht zufällig betrachtet. Das heißt, ihre Werte werden als exakt gemessen und nicht von Zufallseinflüssen beeinflusst angenommen.
   * Es wird erwartet, dass die unabhängige Variable keine Messfehler enthält und keine systematischen Abweichungen aufweist.

**Abhängige Variable:**

   * Die abhängige Variable (Y) wird als eine Zufallsvariable betrachtet. Das bedeutet, dass ihre Werte von Zufallseinflüssen beeinflusst werden können und daher nicht exakt vorhersehbar sind.
   * Die Annahme eines normalverteilten Fehlers (Residuums) für die abhängige Variable ist oft vorhanden. Das bedeutet, dass die Unterschiede zwischen den beobachteten und den vorhergesagten Werten normalverteilt sind.

Meta-information
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extype: string
exsolution: nil
exname: `r knitr::current_input()`
