erst einmal klasse Forum, dass ihr hier habt! Hat mich als Neuling in der Statistik schon oft weitergebracht
Nun zu meinem Problem:
Ich versuche mich gerade an multipler Regression in der Eigentumspreis durch Grundstück und Wohnfläche bestimmt werden soll.
Meine Regressionsanalyse ergab, dass das Model im Großen als signifikant zu verstehen ist ( R²=0,76 , F-Test= weit unter Null).
Beim testen der Annahmen des Modelles konnte das Kriterium Linearität erfüllt werden, allerings scheint Multikollinearität (VIF 3,48), Autokolleration (Durbin-Watson Test = 1.64) und Heteroskedastizität (Levene hat Null-Hypothese abgelehnt) zu bestehen.
Ein Blick auf die Koeffizienten und p-Werte zeigt: x1: Koeffizient 0,45 und p von 0,18 und x2: Koeffizient 0,22 und p-Wert von 0,002.
Inwiefern kann ich das jetzt alles interpretieren?
Kann ich die Nicht-Signifikanz von x1 auf die Kollinearitäten/Heteroskedastizität schieben? Ist es möglich zu sagen ich werfe x1 raus und beschränke das Modell nur auf x2?
Schon einmal danke fürs Helfen!
