Wie kann man die Residualanalyse in der Regressionsanalyse durchführen?
11.10.2023 | Von: FDS
Die Residualanalyse ist ein wichtiger Schritt bei der Durchführung einer Regressionsanalyse, um die Güte des Modells zu bewerten und mögliche Probleme zu identifizieren. Die Residuen sind die Differenzen zwischen den beobachteten abhängigen Variablen und den vorhergesagten Werten des Regressionsmodells.
Hier sind einige Schritte, um eine Residualanalyse in der Regressionsanalyse durchzuführen:
Schritt: Schätzen des Regressionsmodells - Führen Sie die Regressionsanalyse durch und schätzen Sie die Koeffizienten für die unabhängigen Variablen.
Schritt: Berechnen der Residuen - Subtrahieren Sie die vorhergesagten Werte des Regressionsmodells von den beobachteten Werten der abhängigen Variable, um die Residuen zu erhalten.
Schritt: Überprüfen der Residuenverteilung - Überprüfen Sie die Verteilung der Residuen, um sicherzustellen, dass sie annähernd normal verteilt sind. Sie können Histogramme, Q-Q-Plots oder andere grafische Methoden verwenden, um die Verteilung zu überprüfen. Eine Abweichung von der Normalverteilung kann darauf hinweisen, dass das Modell nicht angemessen ist oder dass zusätzliche Transformationen erforderlich sind.
Schritt: Untersuchen von Muster - Überprüfen Sie die Residuen auf Muster, um mögliche Probleme zu identifizieren. Schauen Sie nach linearen oder nicht-linearen Trends, Heteroskedastizität (ungleichmäßige Varianz), Autokorrelation (Abhängigkeit zwischen den Residuen) und Ausreißern. Sie können Streudiagramme der Residuen gegenüber den unabhängigen Variablen oder anderen relevanten Variablen erstellen, um solche Muster zu identifizieren.
Schritt: Korrigieren von Problemen - Wenn Sie Probleme in der Residualanalyse identifizieren, müssen Sie möglicherweise das Modell anpassen. Dies kann bedeuten, dass Sie zusätzliche unabhängige Variablen hinzufügen, Transformationen auf Variablen anwenden, robuste Standardfehler verwenden oder andere Modelle in Betracht ziehen.
Die Residualanalyse ist ein iterativer Prozess, und es kann erforderlich sein, die Schritte mehrmals durchzuführen, um das Modell zu verbessern. Es ist wichtig, die Annahmen der Regressionsanalyse zu überprüfen und gegebenenfalls geeignete Korrekturen vorzunehmen, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.