lineare Regression

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Marco5580

• 15 Januar 2011

• #1

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habt ihr ein beispiel für SQT, SQR und SQE. Ich kann zwar eine lineare Regression rechnen, verstehe aber hier den Zusammenhang und die Aussage nicht.

 

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Poldi10

• 13 Juni 2011

• #2

Kann mir jemand verraten, wie man bei Aufgabe 2, Kurseinheit 2 auf die Ergebnisse in b) kommt, also wie errechnet man die Koeffizienten?

 

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Martin1982

• 25 September 2011

• #3

poldi,

ich stehe gerade vor dem gleichen Problem, dass ich nicht weiß, wie ich die Koeffizienten errechnen kann. Hast du mittlerweile einen Lösungsweg gefunden?

 

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milopa

• 30 September 2011

• #4

Ihr müsst zunächst dass arithmethische Mittel, die Varianz und die Kovarianz von p und x errechnen. Die setzt ihr dann in die Gleichung auf Seite 36 ein und erhaltet die Regressionskoeffizienten. Hilfreich hierzu ist ansonsten "Statistik für Wirtschaftswissenschaftler" von Pearson Studium.

 

mony

• 4 Februar 2012

• #5

Habe auch Probleme mit der Aufgabe! Ich komme auf ganz andere Werte wie in der Lösung. Habe für a=3,202 und für b=-0,016.
Habe mit den Formeln auf Seite 36 gerechnet...Kann es sein, dass die Lösung was falsches hat?
Danke für eure Hilfe!!

 

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Gast1234567

• 4 Februar 2012

• #6

Die Lösung im Skript stimmt so.

 

2208juliar

• 8 Februar 2012

• #7

Wichtig ist denk ich, dass du dein X und Y richtig definierst. Also welche deiner Variablen abhängig und welche unabhängig ist. In der Aufgabe ist dein p das X und das X das Y. Wenn du unter a die arithmetischen Mittel richtig hast und das alles in die Formel im Skript einfügst kommt das Richtige raus. Hat jedenfalls bei mir geklappt

 

mony

• 9 Februar 2012

• #8

Ja,habe die Variablen vertauscht und jetzt klappt's 🙂 Danke für eure Hilfe!!

 

S

Steffi

• 9 Februar 2012

• #9

Könnte mir einer von euch vielleicht verraten, wie man auf das Ergebnis der Kovarianz kommt? Ich erhalte einen ganz anderen Wert als in der Musterlösung.... Lieben Dank vorab

 

J

J essica

• 12 Februar 2012

• #10

Steffi,
die Kovarianz wird wie folgt gerechnet: (Summe aus (xi - x) * (pi - p) ) * 1/15
ist etwas mühsam zu rechnen. Aber das Ergebnis entspricht dem der Musterlösung...
vg

 

alex98

• 22 Februar 2012

• #11

sorry, ich hänge auch bei dieser Aufgabe... :-(
Hab jetzt wie von 2208juliar beschrieben p als x und x als y verwendet, d.h. die Koeffizienten müssten wie folgt berechnet werden:
a = 36,66 - b * 2,623
b = -6,05 / 0,115² => b = -457,47 und a = 1236,59...
Meine Regressionsgleichung wäre somit ja xi = 1236,59 - 457,47 * pi...
wo liegt mein Denkfehler?
Danke,
Alex.

 

alex98

• 22 Februar 2012

• #12

alex98 schrieb:

b = -6,05 / 0,115²

Zum Vergrößern anklicken....

Jetzt hab ich den Fehler... b = -6,05 / 0,115 und nicht b = -6,05 / 0,115² ....

 

D

dora

• 4 März 2012

• #13

Alex, hallo zusammen,
ich habe die Aufgabe auch gerade gerechnet komme dann aber auf b =-52,60 und a =174,47 und komme somit nicht auf die Musterloesung :-( Wie komme ich denn auf die Regressionsgleichung xi = 174,12-52,4 pi?
Kann jemand helfen?
Vielen Dank und viele

 

mony

• 4 März 2012

• #14

Dora,
kann es sein, dass das nur Rundungsfehler sind?
Die haben in der Musterlösung mit den ganz genauen Zahlen gerechnet....
LG, Mony

 

D

dora

• 4 März 2012

• #15

Mony,
vielen Dank fuer Deine schnelle Antwort. Das kann sein, vielleicht werde ich mal versuchen das alles in Excel einzugeben und mal schauen was rauskommt😉...Weiterhin viel Erfolg

 

mony

• 4 März 2012

• #16

Das habe ich auch so gemacht, weil ich eine richtig große Abweichung hatte. Ich kann mal versuchen, die Tabelle anzuhängen....hab ich noch nie gemacht, mal sehen, obs klappt.....

 

Anhänge

• linare Regressionsanalyse.xlsx

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dora

• 4 März 2012

• #17

Mony,
das ging sogar jetzt relativ flott. Jetzt habe ich kurz die Zahlen in Excel reingetippt und habe es tatsaechlich rausbekommen. Vielen Dank fuer den Tipp und auch fuer das Anhaengen der Datei. Ich konnte sie jetzt gar nicht oeffnen aber bin jetzt richtig froh, dass ich es rausbekommen habe

 

mony

• 4 März 2012

• #18

okay

 

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Wiwi_87

• 6 Januar 2013

• #19

ich hoffe ihr könnt mir bitte helfen. Ich verzweifle an der Berechnung der Kovarianz. Kann bitte jemand nochmal mit Zahlen nachvollziehbar die Kovarianz von -6,05 als rechenbeispiel darlegen...Komme einfach nicht drauf.