Lineare Regression

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Lineare Regression

Beitragvon Nick20 » Mi 19. Mär 2014, 22:06

Hallo allerseits!

ich schreib eine Statistikklausur in ein paar Tagen und hätte 2 Fragen bezüglich der Linearen Regression.

ich kann einfach nicht verstehen wieso bei dieser Abbildung: Bild die Gleichung yi=2-2xi+ei ist und nicht yi=4-2xi+ei ...

weiterhin habe ich die antwort zu einer übung, aber kann sie trotzdem nicht so richtig verstehen... könnte jemand ne bessere erklärung geben?
Angenommen, man erzeugt eine Variable z durch folgende Transformation:
zi = -2xi. Wie hoch ist die Korrelation zwischen z und y? Welche Vorhersagegleichung zwischen z und y ist optimal im Sinne des Kleinstquadratekriteriums?
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Re: Lineare Regression

Beitragvon DHA3000 » Mi 19. Mär 2014, 23:37

Nick20 hat geschrieben:Hallo allerseits!

ich schreib eine Statistikklausur in ein paar Tagen und hätte 2 Fragen bezüglich der Linearen Regression.

ich kann einfach nicht verstehen wieso bei dieser Abbildung: die Gleichung yi=2-2xi+ei ist und nicht yi=4-2xi+ei ...


Vermutlich, weil du x und y verwechselst. Was passiert denn, wenn du x = 0 setzt...

Nick20 hat geschrieben:weiterhin habe ich die antwort zu einer übung, aber kann sie trotzdem nicht so richtig verstehen... könnte jemand ne bessere erklärung geben?
Angenommen, man erzeugt eine Variable z durch folgende Transformation:
zi = -2xi. Wie hoch ist die Korrelation zwischen z und y? Welche Vorhersagegleichung zwischen z und y ist optimal im Sinne des Kleinstquadratekriteriums?


Denk dir doch mal 15 Zahlen in Excel aus, und dann noch einmal eine Spalte, wo du sie mit -2 multiplizierst. Und dann berechne die Korrelation. Und dann einmal nachdenken!
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Re: Lineare Regression

Beitragvon Nick20 » Do 20. Mär 2014, 01:16

DHA3000 hat geschrieben:
Nick20 hat geschrieben:Hallo allerseits!

ich schreib eine Statistikklausur in ein paar Tagen und hätte 2 Fragen bezüglich der Linearen Regression.

ich kann einfach nicht verstehen wieso bei dieser Abbildung: die Gleichung yi=2-2xi+ei ist und nicht yi=4-2xi+ei ...


Vermutlich, weil du x und y verwechselst. Was passiert denn, wenn du x = 0 setzt...

Nick20 hat geschrieben:weiterhin habe ich die antwort zu einer übung, aber kann sie trotzdem nicht so richtig verstehen... könnte jemand ne bessere erklärung geben?
Angenommen, man erzeugt eine Variable z durch folgende Transformation:
zi = -2xi. Wie hoch ist die Korrelation zwischen z und y? Welche Vorhersagegleichung zwischen z und y ist optimal im Sinne des Kleinstquadratekriteriums?


Denk dir doch mal 15 Zahlen in Excel aus, und dann noch einmal eine Spalte, wo du sie mit -2 multiplizierst. Und dann berechne die Korrelation. Und dann einmal nachdenken!

nope, ich glaub nicht... bo ist ja der intercept und b1 der slope... ich kann's halt nicht nachvollziehen...
ich kenn mich mit excell nicht aus und hab das programm nicht auf dem pc installiert...
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Re: Lineare Regression

Beitragvon daniel » Do 20. Mär 2014, 11:24

DHA3000 hat wertvolle Hinweise gegeben, denen im Grunde nichts hinzuzufügen ist.

Der Intercept (b0) ist der Schnittpunkt mit der y-Achse. Nun, lies doch bitte mal den Wert der y-Achse beim Wert X=0 aus dem Schaubild ab. Lass Dich dabei nicht durch die Tatsache verwirren, dass die Beschriftung der Achsen nicht beim Ursprung (0/0) beginnt.

Excel war nur ein Vorschlag, weil das eine sehr weit verbreitete Software zu sein scheint. Du kannst jede andere verwenden, oder die Korrelatinoen von Hand berechnen.
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