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[Malinko]

Hallo ihr Lieben,

ich habe eine Untersuchung, bei der ich mittels der Eigenschaften eines Kleidungsstückes mit der multiplen linearen Regressionsanalyse vorhersagen wollte, wie die Verkaufszahlen eines neuen Kleidungsstückes aussehen wird. Ich habe dabei eine Datenbasis mit unterschiedlichensten Kombinationen ders Kleidungsstückes mit seinen Verkaufszahlen. Natürlich besitzt dieses Modell aufgrund des Untersuchungsgegenstandes fast ausschließlich qualitative Merkmale, die ich alle in dichotome Dummies kodiert habe.

Das Ergebnis der Regressionsanalyse fällt aber recht mau aus, die Güte beträgt nur B²= 0,261. Damit sind natürlich keine „verlässlichen“ Prognosen möglich. Meine Überlegung war nun, dass einfach die Zahl der Variablen viel zu groß ist und die Autokorrelation innerhalb der binären Variablen eines aufgesplitteten ursprünglichen Merkmals (und das sind einige) auch verfälschend ist. Es kann natürlich auch sein, dass andere Merkmale Einfluss haben, die bisher nicht beobachtet wurden. Nun überlege ich, wie ich weiter vorgehen kann. Backhaus bringt in seiner Literatur an, dass man gerade bei vielen binären Variablen besser eine Varianzanalyse anwenden kann.

Mir ist jedoch bisher noch nicht klar, wie man dann mit Hilfe des Ergebnisses einer ANOVA eine Prognose erstellen kann. Kann mir da jemand weiterhelfen?

Viele Grüße,
Sophia

[Albrecht]

Das Ergebnis der ANOVA in Bezug auf R² wird das gleiche sein.

[PonderStibbons]

In einer mehrfaktoriellen ANOVA werden Wechselwirkungen berücksichtigt,
daher wird R² anders sein als in einem Regressionsmodell ohne
Wechselwirkungsterme.

Ohnedies stellt sich die Frage, wie erfolgversprechend es sein kann,
Verkauf nur durch eine einfache gewichtete Addition einzelner
Merkmale vorherzusagen. Muss man nicht zwangsläufig Wechselwirkungen
annehmen, sowas wie knallrot schlägt schwarz, aber nur bei Regencapes,
sonst umgekehrt.

Andererseits ist R²=0,26 gar nicht mal so schlecht, sofern es sich um das
adjustierte R² handelt. Ob für praktische prognostische Zwecke ausreichend,
hängt aber natürlich vom Kontext und vom Maßstab ab.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Malinko]

Hallo,


danke für eure Antworten! Ja, R² = 0,26 ist der adjustierte Wert.

In einer mehrfaktoriellen ANOVA werden Wechselwirkungen berücksichtigt,
daher wird R² anders sein als in einem Regressionsmodell ohne
Wechselwirkungsterme.

Ohnedies stellt sich die Frage, wie erfolgversprechend es sein kann,
Verkauf nur durch eine einfache gewichtete Addition einzelner
Merkmale vorherzusagen. Muss man nicht zwangsläufig Wechselwirkungen
annehmen, sowas wie knallrot schlägt schwarz, aber nur bei Regencapes,
sonst umgekehrt.

Also denkst du eine ANOVA würde Sinn machen? Wie kann man mit dieser dann später Werte prognostizieren?

Viele Grüße,
Sophia