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[Streuner]

Hallo zusammen,

ich hab vermutlich eine recht spezielle Frage, da sowohl die räumliche Statistik als auch die Panelregression an sich schon nicht also viele Anhänger hat.

Eine Kombination der beiden Thematiken stellt mich momentan vor einige Schwierigkeiten, die aufgrund der sehr wenigen Literatur in diesem Gebiet nicht wirklich
gelöst werden kann. Aber da wir hier ja eine Community sind hoffe ich einfach mal auf die kollektive Schwarmintelligenz.

Ich habe monatliche Wetterdaten aus verschiedenen europäischen Ländern gegeben und möchte diese gern als Regressorvariablen für eine, mir erstmal frei wählbare aber bzgl Wetter sinnvolle, Zielvariable nutzen.
Beispielsweise dachte ich bzgl der Zielvariablen an prozentuale Bettenauslastung in Hotels etc um vllt eine gewissen Tourismus-Wetter Zusammenhang ermitteln zu können.

Bei Tourismus wird aber jetzt ja nicht nur das Wetter einen Einfluss haben sondern auch landesspezifische Gegebenheiten, die ich ja nicht alle mitmodellieren kann oder will.
Daher bin ich auf ein räumliches fixed-Effekt Modell übergegangen. Das schätzen dieser Modelle war jetzt auch nicht so sehr das Problem sondern die anschließende Auswertung. Bei räumlicher Panelregression scheinen Bestimmtheitsmaße bzw Gütemaße wie ein adj. R-Quadrat oder ein AIC Kriterium nicht wirklich sinnvoll zu sein bzw schlichtweg falsch weil gewisse Annahmen nicht greifen.

Wenn ich mehrere Modelle mit verschiedenen Regressoreinstellungen nachher vergleichen möchte nutze ich momentan eine grafische Auswertung indem ich die gefitteten Werte auf der y-Achse gegen die echten Werte auf der x-Achse abtrage. Liegt die so entstehnde Punktewolke nahe der Winkelhalbierenden spricht dies für eine gute Anpassung des Modells.

Ich bin aber ein Freund von Zahlwerten und nicht der "Draufschau-Methode" und würde daher gerne wissen, ob jemand sinnvolle Bestimmtheitsmaße in diesem Zusammenhang kennt bzw bereits schonmal selber angewandt hat?


Vielen Dank und Grüße,

M.