STATISTIK-FORUM.de

[jwoza]

Hallo Zusammen,

aktuell beschäftige ich mich mit der MultipleRegression-Auswertung und komme an dem folgenden Punkt nicht weiter. Sobald ich die Auswertung mit Knime durchführen möchte, erhalte ich die Fehlerausgabe:

Execute failed: Too few rows to perform regression (10 rows, but degree of freedom of 12)

Die obige Fehlerausgabe erhalte ich wenn ich 12 unabhängige Variablen und 10 Beobachtungen für die Rechnung heranziehe.

Ist die Multiple-Regression nur durchführbar, wenn die Anzahl der Beobachtungen (gemeint sind die Zeilen in der entsprechenden Tabelle), die Anzahl der unabhängigen Variablen (praktisch Anzahl der Spalten in der Tabelle) übersteigt?

Vielen Dank im voraus!
Gruß

[bele]

Es kommt noch viel schlimmer: Du solltest nicht nur mindestens genausoviele Datensätze wie zu schätzende Freiheitsgrade haben sondern möglichst deutlich mehr. Je nachdem welche Faustregel man anwendet sollten es dreimal so viele oder zehnmal soviele sein.

Gruß,
Bernhard

[jwoza]

Hallo Bernhard,

vielen Dank für deine Antwort. Ich habe entsprechend der Fragestellung rechachiert aber habe leider keine Referenz gefunden die das Problem explizit erwähnt!
Ich würde mich sehr freuen wenn Du mir noch den Tipp geben könntest, an welcher Stelle die Berechnung scheitert wenn weniger Zeilen als Spalten existieren vlt auch ne Referenz oder Beispiel?
Bin in dem Gebiet ein totaler Newbie, könntest du mir hilfreiche Bücher nennen sowie auch die Faustregelen die du erwähnst in deinem Kommentar erwähnst?
Vielen Dank im voraus!

Viele Grüße

[daniel]

Da brauchst Du keine Referenz zu, obwohl ein mathematischer Beweis immer spannend sein kann, auch, oder gerade dann, wenn es um banale Dinge geht.

Ein sehr banales intuitives Beispiel sollte das Problem verständlich machen. Nimm an, Du willst das mittlere Einkommen in Deutschland schätzen, also einen Parameter, mü. Du hast dazu niemanden befragt. Da Du weniger Beobachtungen hast (nämlich Null) als Parameter, die Du schätzen willst (nämlich 1) ist die Schätzung nicht durchführbar. Diese Logik trifft 1:1 auf deine 10 Beobachtungen und 13 zu schätzende Parameter zu.

[bele]

könntest du mir hilfreiche Bücher nennen sowie auch die Faustregelen die du erwähnst in deinem Kommentar erwähnst?

Das hier ist leicht verständlich: http://www.uni-kiel.de/medinfo/lehre/se ... nalyse.pdf
Seite 6 enthält eine Faustregel. Habe ich gefunden indem ich in Google "fallzahl lineare regression" eingetippt habe.

Gruß,
Bernhard

[STATWORX]

Wenn die Fallzahl kleiner als die Anzahl der UVs ist kann das Kreuzprodukt der Designmatrix nicht invertiert werden. Somit existiert der OLS-Schätzer nicht. Die Anzahl der Beobachtungen MUSS also immer größer als die Anzahl der UVs sein.

VG
STATWORX

[jwoza]

Hallo Zusammen,

vielen Dank für Eure Hilfsbereitschaft und die sehr hilfreichen Tipps!
Bin seit kurzem zu einem Statistik-Fan geworden, aber an manchen Ecken
wird die Mathematik zu abstrakt, es fällt mir schwer so manches gedanklich vorzustellen.
Besonders interessant finde ich, dass man die Methoden branchen-unabhängig anwenden kann.
Praktische ein universelles Werkzeug!

Naguti, will jetzt abe nicht vom Thema abweichen

Viele Dank und Grüße