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[Alfa Bravo]

Ich führe eine Regressionsdiagnostik durch mit einer abhängigen Variable und vier unabhängigen. Ich bin gerade dabei die Linearität zu prüfen. Wenn ich meine Unterlagen richtig interpretieren sollte mache ich das mit dem Ramsey RESET Test. Dieses habe ich mit R getan und habe folgendes Ergebnis bekommen:

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#Reset-Test
resettest(reg1,power=2,type="regressor")

RESET test

data:  reg1
RESET = 161.24, df1 = 4, df2 = 1491, p-value < 2.2e-16


Ich würde danach interpretieren, dass ich die H0 ablehne und das mit meinem Modell somit keine Linearität gegeben ist. Ist das richtig?
Wenn ich die H0 ablehne und keine Linearität gegeben ist, kann ich dann überhaupt in der Regressionsdiagnostik weiterverfahren mit der Prüfung von keiner Autokorrelation, Homoskedastizität, Multikollinearität, Normalverteilung und der Endogenität.
Ich hatte mir in meinen Unterlagen aufgeschrieben, dass ich dann besser ein anderes Modell wählen sollte.
Bloss ist das richtig? Leider stehe ich ein wenig auf dem Schlauch und bitte um Hilfe.

Vielen Dank im Voraus

[PonderStibbons]

Bei einer derat großen Stichprobe wird wohl jeder Test, egal auf was, zur Verwerfung einer Modellannahme führen. Signifikanztesterei bei Modellannahmen bringt eigentlich nix, entweder die statistische power ist zu gering oder sie ist zu hoch.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Alfa Bravo]

Aber was bedeutet das genau? Leider kann ich dir nicht folgen.
Die Anzahl ist nur so hoch, weil es soviel Tage sind.
Was kann ich alternativ machen?

[PonderStibbons]

Aber was bedeutet das genau? Leider kann ich dir nicht folgen.

Dass der Test statistisch signfikant geworden sein könnte, obwohl vielleicht eine nur unwesentliche Abweichung von der Linearität vorliegt.
Bei großen Stichproben kommt sowas schnell vor.

Was kann ich alternativ machen?

Erstmal grafisch inspizieren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons