STATISTIK-FORUM.de

[doerle]

Hi,

ich bin eine total Niete in Statistik , kann mir hierbei jmd behilflich sein

Gegeben seien zwei metrische Variablen X und Y. Nennen Sie zwei Fälle, in denen eine lineare Regression NICHT angewandt werden sollte (eventuell mit Skizze)

[PonderStibbons]

Such doch nach "Voraussetzungen lineare Regression" und nenne
Fälle, bei denen jeweils ein Voraussetzung eklatant verletzt ist .

Mit freundlichen Grüßen

P.

[doerle]

also wie z.B.

1. mit steigenden Werten der unabhängigen Variablen, streuen die Werte der abhängigen Variablen immer weiter -> keine Anwendung einer linearen Regression

2. Korrelation der Daten untereinander; Daten sind abhängig -> keine Anwwendung einer linearen Regression

[PonderStibbons]

1. mit steigenden Werten der unabhängigen Variablen, streuen die Werte der abhängigen Variablen immer weiter -> keine Anwendung einer linearen Regression

Zumindest wäre das problematisch (Heteroskedaszität).

2. Korrelation der Daten untereinander; Daten sind abhängig -> keine Anwwendung einer linearen Regression

Du meinst vermutlich, wenn die Beobachtungen (beobachteten Fälle)
nicht voneinander unabhängig sind (Daten an sich dürfen abhängig sein,
darum geht's ja)? Ja, aber Du müsstest dann noch darauf hinweisen,
wann das klar der Fall ist.

Ein weiterer Kandidat wäre die Sache mit dem linear.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[DHA3000]

Ich glaube, bei Punkt 2. meint er/sie Multikollinearität.

[doerle]

zu 1. Mieten fur gewerbliche Immobilien in verschiedenen Vierteln einer Stadt


zu 2. Beziehung zwischen Konsumausgaben und Einkommen

wäre so die Aufgabe vollständig bearbeitet und korrekt!?!?

[PonderStibbons]

Wenn das Einkommen ist und Y die Konsumausgaben, wieso sollte das
nicht gehen? Es ist ja gerade Sinn der Sache, diese Assoziationen zu
untersuchen.

Gegen eine lineare Regression spräche übrigens ein Fall, in dem
klar eine nicht-lineare Beziehung zwischen X und Y besteht.

Mit freundlichen Grüßen

P.