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Quantitative Methoden 2 (Fach) / Überprüfung der Annahmen (Lektion)

Diese Lektion wurde von AnnekeAdn erstellt.

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• Annahmen bei multipler Regression (und ALM) -Kriterium= Normalverteilt -Erwartungswert des Kriteriums= Mittelwerr= Lineare Funktion - Fehler= normalverteilt, unsystematisch/zufällig, unabhängig von Prädiktoren - keine Multikollinearität= keine Korrelationen der Prädiktoren -homoskedastizität= gleiche Varianz des Fehlers bei allen Ausprägungen der Prädiktoren -keine Verzerrenden Ausreißer in der Schätzung der Regressionskoeffizienten
• Linearitätsannahme Graphisch: wenn Glättungskurve und Regressionsgerade übereinander liegen analytisch: Ramsey test
• Homoskedastizität Varianz des Fehlers für alle Kombinationen von Ausprägungen der Prädiktorvariablen gleich -> Residuen liegen gleichmäßg um Nulllinie
• Multikollinearität 2 Prädiktoren korrelieren mit einander, dadurch unklar welcher Prädiktor das Kriterium vorraussagt statistische Testung: VIF : Vif im Mittel aller Prädikotoren ~1 , keiner größer als 10
• Ausreißer Hat Values Cooks Distance =Messwerte, die sehr stark von der Regressionsgeraden abweichen stat.Testung: Hat values = Regression jedes vorhergesagten Wertes auf alle beobachteten Werte ; krit: h=2(k+1) Cooks Distance: Einfluss einer beobachtung auf Gesamtmodell D>1 überprüfen, D>4 zu groß

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