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[Stephan78]

Hallo,

ich habe folgendes Problem bei der Ergebnisinterpretation einer Regressionsanalyse:

Die Parameter Wochentag, periode1, periode2 und Faktor sind zu spezifizierende Größen in einem einfachen Prognosesystem.
Wochentag, Periode1, Periode2 sind Integer, die die Werte 1 bis 5 annehmen können und Faktor
ist ein Double von 0,5 in 0,1er Schritten bis 2.

Das Prognosesystem läuft in jeder möglichen Parameterkombination (2000 im Fall der obigen Wertebereiche ) über die Datenquelle.
Für jede einzelne Parameterkombination wird nach erfolgtem Durchlauf eine Trefferquote erhalten.

Über die Trefferquote wird die Güte des Prognosesystems charakterisiert.
Nun wird der Einfluss der Parametereinstellung auf die Trefferquote untersucht
mittels linearer Regression und dem Modell

Trefferquote =a*Wochentag + b*Periode1 + c*Periode2 + d*Faktor + e

Ich habe das mittels Excel-Ad In getan.

nun zum eigentlichen Problem:

Ich habe das Prognose-System über zufallsbasierte Daten laufen lassen und würde in diesem Fall für das Regressionsmodell erwarten,
dass die Koeffizienten a, b, und c null bzw. nicht signifikant sind.
Das ist aber nicht der Fall.

Das Ergebnis in Excel war:
Adjustiertes Bestimmtheitsmaß 17%
F-Test des gesamten Modells: Fkrit=1,38746E-69, also mind. einkoeffizient des Modells ist ungleich null
lt. T-test der einzelnen Parameter sind die Koeffizienten b, c, d und e signifikant und von null verschieden.

Ist es möglich, solche Ergebnisse bei nicht vorhandenem Zusammenhang zu erhalten oder
stimmt mit meinen Zufallsdaten oder der Funktionalität des Prognosesystems was nicht?