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[chester]

Rplot8.png (2.29 KiB) 526-mal betrachtet

Hallo,

ich habe folgendes Problem. Ich möchte eine lineare Regressionsanalyse durchführen.

Leider beschäftige ich mich nicht so oft mit statistischen Auswertungen.

Leider scheitere ich daran, die abhängige Variable in eine Normalverteilung(Kolmogorov - Test,.... schlagen fehl) zu transformieren.

Welche Möglichkeiten gibt es hier?

Vielen Dank für die Hinweise.

[PonderStibbons]

Es ist bei einer linearen Regression nicht erforderlich, dass die
abhängige Variable aus einer normalverteilten Grundgesamtheit
stammt. Allenfalls die Vorhersagefehler (Residuen). Aber auch
das nur bei kleineren Stichproben (ca. n < 50).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Der Plot sieht recht normal verteilt aus. Na gut, auf alle Fälle sieht er sehr symmetrisch aus. Die Zahl der Fälle ist sehr groß. Was hast Du da? 13.000 Beobachtungen? Kein Wunder, dass der Kolmogorov-Test signifikant wird. Leg einfach mit der Regressionsanalyse los. Wenn Du mehr über die Normalverteilung oder Nicht-Normalverteilung deiner Daten wissen willst, dann plotte die Daten mal mit qqnorm().

LG,
Bernhard