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[Eddie]

Ich hätte eine Bitte bzw. folgende Fragen.

Mir sind sind zwar die Zusammenhänge schon irgendwie klar, aber irgendwie kommt mir vor, man macht immer das gleiche.

- Warum rechne ich bei der Korrelation eigentlich die Varianz bzw. Kovarianz der Werte durch die Standardabweichung?? Was hat das für einen Sinn? Die Standardabweichung ist ja quasi die gezogene Wurzel aus der Varianz?

- Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Regression? Im Grunde versuche ich bei beiden die Werte an die Regressionsgerade anzupassen, oder?

- Unterschied von Pfadkoeffizienten und R² (Bestimmtheitsmaß), sind auch beides Methoden der Regression

- Dann zur durchschnittlich extrahierten Varianz (DEV): Rechne ich die quadrierten Ladungen durch die quadrierten Ladungen + Varianz?

Mir kommen die Sachen halt alle ziemlich ähnlich vor und bring das irgendwie immer durcheinander.

Kann mir dabei bitte wer helfen?

[aziz]

- Warum rechne ich bei der Korrelation eigentlich die Varianz bzw. Kovarianz der Werte durch die Standardabweichung?? Was hat das für einen Sinn? Die Standardabweichung ist ja quasi die gezogene Wurzel aus der Varianz?

Dadurch wird das Ergebnis normiert. Durch das teilen mit dem Produkt der Standardabwechungen liegt der Korrelationskoeffzient zwischen -1 und 1. Der Korrelationskoeffzient ist also eine besser interpreterbare "Kovarianz".

- Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Regression? Im Grunde versuche ich bei beiden die Werte an die Regressionsgerade anzupassen, oder?

Nein. Bei der Regression versucht man für die Daten einen funktionalen Zusammenhang zu finden (Stichwort: Regressionsgrade). Es wird also die Art des Zusammenhangs bestimmt. Beim Korellationsoeffizient prüfe ich nur, ob ein Zusammenhang vorliegt. Nicht welcher Art.

- Unterschied von Pfadkoeffizienten und R² (Bestimmtheitsmaß), sind auch beides Methoden der Regression

Pfadkoeffizient: http://glossar.mab-guide.de/index.php?option=com_glossary&letter=P&id=231
: Gibt den Anteil der geschätzten Streuung an der Gesamtstreuung an.

- Dann zur durchschnittlich extrahierten Varianz (DEV): Rechne ich die quadrierten Ladungen durch die quadrierten Ladungen + Varianz?

Ich möchte behaupten, dass das die Summe der quadrierten Ladungen durch die Summe aus der Summe der quadrierten Ladungen und den summierten Varianzen ist.

Gruß
Aziz

[Eddie]

Also zuerst einmal Danke für die Antworten!!! Vielen Dank!!

- Warum rechne ich bei der Korrelation eigentlich die Varianz bzw. Kovarianz der Werte durch die Standardabweichung?? Was hat das für einen Sinn? Die Standardabweichung ist ja quasi die gezogene Wurzel aus der Varianz?

Antwort aziz:
Dadurch wird das Ergebnis normiert. Durch das teilen mit dem Produkt der Standardabwechungen liegt der Korrelationskoeffzient zwischen -1 und 1. Der Korrelationskoeffzient ist also eine besser interpreterbare "Kovarianz".

Ok, der Sinn ist mir klar. Damit normiere ich quasi die Interpretation auf -1 und +1. Und habe ein bessere interpretierbares Ergebnis.

Gibts da vielleicht eine Möglichkeit sich, das bildlich vorzustellen?

- Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Regression? Im Grunde versuche ich bei beiden die Werte an die Regressionsgerade anzupassen, oder?

Antwort aziz:
Nein. Bei der Regression versucht man für die Daten einen funktionalen Zusammenhang zu finden (Stichwort: Regressionsgrade). Es wird also die Art des Zusammenhangs bestimmt. Beim Korellationsoeffizient prüfe ich nur, ob ein Zusammenhang vorliegt. Nicht welcher Art.

Hmm, das erschließt sich mir jetzt nicht ganz! :/

- Unterschied von Pfadkoeffizienten und R² (Bestimmtheitsmaß), sind auch beides Methoden der Regression

Pfadkoeffizient: http://glossar.mab-guide.de/index.php?option=com_glossary&letter=P&id=231
: Gibt den Anteil der geschätzten Streuung an der Gesamtstreuung an.

Ja sind beides Werte der Regression, daher ist mir der Unterschied einfach nicht ganz klar.

Ich habe mir nur so erklärt, R² gibt an wie hoch der Anteil ist, der von der vorangegangen Variable die nachfolgende erklärt. Ich weiß aber nicht ob positiv oder negativ bzw. wenn mehrere exogene Variablen sind, nicht genau das Verhältnis.

Beim Pfadkoeffizienten sehe ich tatsächliche direkte Beeinflussung und auch ob positiv oder negativ.

[aziz]

- Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Regression? Im Grunde versuche ich bei beiden die Werte an die Regressionsgerade anzupassen, oder?

Antwort aziz:
Nein. Bei der Regression versucht man für die Daten einen funktionalen Zusammenhang zu finden (Stichwort: Regressionsgrade). Es wird also die Art des Zusammenhangs bestimmt. Beim Korellationsoeffizient prüfe ich nur, ob ein Zusammenhang vorliegt. Nicht welcher Art.

Hmm, das erschließt sich mir jetzt nicht ganz! :/

Bei der Regressionsanalyse wird versucht aus den Daten einen funktionalen Zusammenhang zuermitteln. Also handelt sich also um die "genaue Struktur" des Zusammenhangs, die ermittelt werden soll. Beispielsweise wird bei der einfachen linearen Regression ein Zusammenhang:

geschätzt. Eine Gerade die den Zusammenhang zwischen den Beobachtungen und erklärt.

Bei der Korrelationsanalyse wird im Grunde nur die betragmäßige Stärke (zw. 0 und 1) und die Richtung des Zusammenhangs (positiv oder negativ) bestimmt.

- Unterschied von Pfadkoeffizienten und R² (Bestimmtheitsmaß), sind auch beides Methoden der Regression

Pfadkoeffizient: http://glossar.mab-guide.de/index.php?option=com_glossary&letter=P&id=231
: Gibt den Anteil der geschätzten Streuung an der Gesamtstreuung an.

Ja sind beides Werte der Regression, daher ist mir der Unterschied einfach nicht ganz klar.

Ich habe mir nur so erklärt, R² gibt an wie hoch der Anteil ist, der von der vorangegangen Variable die nachfolgende erklärt. Ich weiß aber nicht ob positiv oder negativ bzw. wenn mehrere exogene Variablen sind, nicht genau das Verhältnis.

Beim Pfadkoeffizienten sehe ich tatsächliche direkte Beeinflussung und auch ob positiv oder negativ.

Das Bestimmtheitsmaß gibt den Anteil, der, von dem Modell, erklärten Streuung an der wahren Streuung an. D. h.: . Da die erklärte Streeung nur höchstens so hoch sein kann, wie die wahre Streuung, folgt für das Bestimmtheitsmaß, dass es nur zwischen 0 (nichts wird erklärt) und 1 (alles wird erklärt) liegen kann.

Mit der Interpretation des Pfadoeffizientens, hast du glaub ich recht.

[Eddie]

Bei der Regressionsanalyse wird versucht aus den Daten einen funktionalen Zusammenhang zuermitteln. Also handelt sich also um die "genaue Struktur" des Zusammenhangs, die ermittelt werden soll. Beispielsweise wird bei der einfachen linearen Regression ein Zusammenhang:

geschätzt. Eine Gerade die den Zusammenhang zwischen den Beobachtungen und erklärt.

Und der Zusammenhang von der Regression wird anhand der Regressionsgeraden ermittelt, oder? Sprich ich ermittle den Abstand der Punkte von der Regressionsgeraden?

Das Bestimmtheitsmaß gibt den Anteil, der, von dem Modell, erklärten Streuung an der wahren Streuung an. D. h.: . Da die erklärte Streeung nur höchstens so hoch sein kann, wie die wahre Streuung, folgt für das Bestimmtheitsmaß, dass es nur zwischen 0 (nichts wird erklärt) und 1 (alles wird erklärt) liegen kann.

Mit der Interpretation des Pfadoeffizientens, hast du glaub ich recht.

Die wahre Streuung ist jene Streuung, welche ich durch y minus den Durchschnitt von y errechne, oder?

Warum nimmt man eigentlich nur die y Werte?



Vielen Dank für deine Hilfe für ein besseres Verständnis von dem ganzen!!!