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Wissensdatenbank

Was ist Regressionsdiagnostik?

22.02.2024 | Von: FDS

Die Regressionsdiagnostik ist ein Prozess, der dazu dient, die Gültigkeit und Genauigkeit eines Regressionsmodells zu überprüfen. Hier sind einige Schlüsselaspekte der Regressionsdiagnostik:

1. Residuenanalyse

Residuen: Residuen sind die Differenzen zwischen den beobachteten Werten und den vorhergesagten Werten des Modells. Die Analyse der Residuen hilft dabei, Muster oder systematische Fehler im Modell zu identifizieren.

2. Streudiagramme

Streudiagramme: Grafische Darstellungen, wie Streudiagramme der Residuen gegenüber den unabhängigen Variablen, können Ausreißer oder nichtlineare Beziehungen aufzeigen.

3. Normalverteilung der Residuen

Normalverteilung: Die Residuen sollten normalverteilt sein. Abweichungen von der Normalverteilung können auf Probleme im Modell hindeuten.

4. Homoskedastizität

Homoskedastizität: Die Varianz der Residuen sollte konstant sein. Eine Veränderung der Varianz kann darauf hinweisen, dass das Modell nicht für alle Beobachtungen gleichermaßen geeignet ist.

5. Multikollinearität

Multikollinearität: Überprüfung auf hohe Korrelationen zwischen unabhängigen Variablen, da dies die Stabilität des Modells beeinträchtigen kann.

6. Influential Points

Influential Points: Identifikation von Beobachtungen, die einen erheblichen Einfluss auf die Parameter des Modells haben. Ausreißer können die Ergebnisse stark beeinflussen.

Die Regressionsdiagnostik ist entscheidend, um sicherzustellen, dass ein Regressionsmodell angemessen und zuverlässig ist. Es unterstützt die Identifikation von Problemen und die Optimierung der Modellgenauigkeit.

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