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[brobyo]

Hi Forum, habe eine Frage bzgl. einer Multiplen Regressoinsanalyse für folgende Daten:

Speed 400 450 500 550 600 650 700

Temperature 90 95 105 105 120 120 124

Reject Rate %1,1 %1,3 %1,4 %1,8 %2,1 %2,6 %3,5

Unabhängige Variablen: Speed und Temperature
Abhängig: Reject Rate.

Ich habe die Multiple Regressionanalyse gemacht. Syntax:
REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT RR
/METHOD=ENTER Speed Temperature
/SCATTERPLOT=(*ZRESID, *ZPRED)
/RESIDUALS HIST (ZRESID).

Das Ergebnis:
ANOVA: Modell signifikant: F = 29,534, p<0.05; Korrigiertes Rquadrat = 0.905;
Koeffizienten: Constante = -0.343; Speed = 0.013; Temperatur = - 0.042; Signifikanz: Speed ist signifikant und Temperatur nicht. Außerdem liegt multikolinearität vor. Da Temperatur nicht signifikant ist, habe ich entschieden die Regressionsanalyse ohne Temperatur zu machen.

Ergebnis: Konstante = -2.154; Speed = 0,008;
Das Modell wurde aber verglichen mit dem vorherigen schlechter. Die Abweichung zu den realen werten ist grösser. Korrigiertes Rquadrat = 0.895;

Wo ist das Problem?

Würde mich über eure Hilfe freuen.
Besten Dank
brobyo

[strukturmarionette]

Hi,

Wo ist das Problem?

- mit den Angaben keines erkennbar

Gruß
S.

[brobyo]

Trotz Entfernung der Temperatur (da Multikollinearität) das R2 bzw. das Modell schlechter geworden ist.
Mein Problem ist
- diese Tatsache zu deuten
- Ob ich Temperatur weiterhin berücksichtigen soll oder nicht.

[ponderstibbons]

Trotz Entfernung der Temperatur (da Multikollinearität) das R2 bzw. das Modell schlechter geworden ist.

Du hast einen Prädiktor entfernt, das hat das Modell im Sinne der Varianzaufklärung "schlechter" gemacht.
Wieso sollte es anders sein?
Multikollinearität ist ein Problem der starken Überlappung von Prädiktoren, sodass die einzelnen Koeffizienten
sehr große Standardfehler haben können und damit instabil sind. Für das Modell insgesamt ist das aber kein
Problem und es bestünde in dieser Hinsicht keine Veranlassung, einen Prädiktor herauszunehmen.

- Ob ich Temperatur weiterhin berücksichtigen soll oder nicht.

Es ist u.a. die Frage, ob Dich das Vorhersagemodell insgesamt interessiert oder einzelne Koeffizienten. Oder wieso
es nicht aus inhaltlichen Gründen absehbar war, dass Speed und Temperature hoch korrelieren. Wie hoch ist eigentlich
die Korrelation zwischen Speed und Temperature?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons