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[d_mey]

Ich stehe vor einem eigentlich einfachen Problem, finde für dieses aber keine Lösung. Vielleicht hat jemand von Euch ja eine gute Idee:
Ein empirisches Modell spuktet einen Wert zwischen 0,01 und 1,00 aus, je höher dieser Wert ist, um so größer ist die Wahrscheinlichkeit einer betriebswirtschaftlichen Aufgabe eines Einzelbetriebes.
Ich möchte dieses Modell um weitere Items erweitern, dabei gilt allerdings je größer der Wert dieser neuen Items, je geringer die Wahrscheinlichkeit einer betriebswirtschaftlichen Aufgabe. Als Beispiel sei die Gesamtanzahl von Betrieben in einer Region genannt. (Es handelt sich nur um ein Beispiel, um das Problem zu verdeutlichen).

Wie kann ich dieses neue Item in das Modell einstellen und daraus einen logischen neuen Wert errechnen, Problem dahinter ist einfach ausgedrückt: ein hoher erster Wert (zwischen 0,01 und 1,00) ist negativ, jedoch ist ein hoher zweiter Wert (zwischen 0 und unendlich) positiv. Einfache Rechenoperationen führen daher immer zu unlogischen Ergebnissen.

Hat jemand eine Idee?

[Albrecht]

Eine Regressionsanalyse kann problemlos mehrere unabhängige Variablen aufnehmen, um eine Wahrscheintlichkeit als abhängige Variable einzuschätzen. Wie die Zusammenhänge (ob positiv oder negativ) sind, ist dabei nicht so wichtig, solange die zwei oder mehr Kennziffern, die als unabhängige Variablen in die Analyse eingehen, nicht zu stark miteinander korreliert sind (egal ob positiv oder negativ).