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[planlos]

Hi,

ich muss die einfache lineare regression anwenden. Hierfür gilt als Voraussetzung z.B. die Residuennormalverteilung. Ich habe eine Zielvariable und mehrere uanbhängige Variablen. Ich will den Zusammenhang einzeln überprüfen. Also Zielvariable Eisen mit Alter, dann Eisen mit BMI usw.

Meine Frage lautet:

Muss ich für alle Modelle die Residuen in SAS seperat überprüfen oder kann ich alle ich alle uanbhängigen Variablen in einem Modell auf Normalverteilung überprüfen. Ich gehe davon aus, dass das nur bei der multiplen linearen Regression geht, kann das sein?

Also alle seperat überprüfen und in der multiplen linearen regression alle in einem Modell in SAS überprüfen, dann muss ich die Normalverteilung nur einmal überprüfen bei der einfachen linearen Regression muss es für alle uanbhängigen Variablen seperat überprüft werden? Stimmt das?


Also z.B::

Einfache lineare regression:
Eisen= Alter ---> Residuennormalverteilung : p=0,0890
Eisen-BMI--> Resdiuennormalverteilung: p=0,0785

multiple lineare Regression:

Residuennormalverteilung für alle uanbhängigen Variablen: p=0,0870


Bite um eine Antwort. Danke.

[strukturmarionette]

Hi,

so wie Du die Vorgehensweise beschreibst, ist das m.E. richtig.
Die Verteilungen von Residuen beziehen sich immer auf auf Gesamtmodell, nicht auf einzelne UVs.
Ich weiß allerdings nicht mehr, wie und ob SAS dabei signifikanztestet (p =???).
Bei großen Stichproben können die Tests auch entfallen.

Gruß
S.