Optimale Anzahl an Prädiktoren bei multiple Regression

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

Optimale Anzahl an Prädiktoren bei multiple Regression

Beitragvon Perilun » Sa 14. Jan 2017, 23:36

Hallo an Alle,

ich habe zwar schon einmal einen ähnlichne Thread geöffnet - versuche es aber trotzdem noch einmal.

Ich habe versuche durchgeführt. Aus diesen Versuchen habe ich unterschiedliche Messgrößen bekommen. Nun will ich zwischen diesen Messgrößen und einer bestimmten Größe einen zusammenhang mit Hilfe des oben beschriebenen Verfahrens aufstellen. Das Problem ist, dass manche meiner Prädikatoren untereinander korrellieren (Multikollinearität). Wie kann ich bestimmen welche Anzahl und welche Prädikatoren optimale für die Aufstellung der multiplen Regression sind. Ich habe zwar den F-Test und t-Test angewandt. Leider bringt das leider nicht immer etwas. Ich habe noch einmal mit Hilfe der Korrelationsmatrix die Abhängigkeiten überprüft und obwohl der t-Test nichts anzeigt, sind manchmal in der Korrelationsmatrix einträge von bis zu 0,85.

Welche Methoden, Verfahren, etc. gibt es?

Danke im Voraus!
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Re: Optimale Anzahl an Prädiktoren bei multiple Regression

Beitragvon PonderStibbons » So 15. Jan 2017, 01:37

Ich habe versuche durchgeführt.

Welcher Art, unter welcher Fragestellung?
Aus diesen Versuchen habe ich unterschiedliche Messgrößen bekommen.

Wieviele? Was für welche? Und wie groß ist die Stichprobe?
Nun will ich zwischen diesen Messgrößen und einer bestimmten Größe einen zusammenhang mit Hilfe des oben beschriebenen Verfahrens aufstellen.

Was ist die bestimmte Größe? Und welche multiple Regression woll gerechnet werden? Lineare? Logistische ? Ordinale? Poisson?
Wie kann ich bestimmen welche Anzahl und welche Prädikatoren optimale für die Aufstellung der multiplen Regression sind.

Wie ist "optimal" definiert? Was ist damit gemeint? Was soll "optimal leisten?

Es sind Gegenstand, Ziel, Fragestellung der Studie nicht benannt,
das Design ist nicht benannt, die empirischen Gegenbeneheiten snd nicht benannt, daher
kann man nichteinmal spekulieren.

Welche Methoden, Verfahren, etc. gibt es?

124.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Optimale Anzahl an Prädiktoren bei multiple Regression

Beitragvon Perilun » Mo 16. Jan 2017, 01:37

Welcher Art, unter welcher Fragestellung?

Bestimmung der Regression

Wieviele? Was für welche? Ud wie groß ist die Stichprobe?

Geschwindigkei, Temperatur, etc. Insgesamt bis zu 8 Prädikatoren, jeder ca. 100 Werte groß.

Was is die bestimmte Größe? Und welche multiple Regression woll gerechnet werden? Lineare? Logistische ? Ordinale? Poisson?

Es soll eine multiple lineare Regression aufgestellt werden.

Wie ist "optimal" definiert? Was ist damit gemeint? Was soll "optimal leisten?

Das Problem ist, dass manche Prädikatoren untereinander stark Korrelieren (Wert bis zu 0,9) Wie können diese Werte herausgefiltert werden?

Als Leistung ist ein Bestimmung des Zusammenhanges zu erwarten.
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Re: Optimale Anzahl an Prädiktoren bei multiple Regression

Beitragvon strukturmarionette » Mo 16. Jan 2017, 02:53

Hi,

dass manche Prädikatoren untereinander stark Korrelieren (Wert bis zu 0,9)

- bei einer derartigen Auffälligkeit ist es naheliegend, dass Du am besten zunächst den Punkt I der Anwendungsvoraussetzungen für eine Muliple Lineare Regression erarbeitest: Die fachlich begründete Modellspezifikation.
(Worum geht es und was soll konkret durch was -begründet- vorhergesagt werden?)

Gruß
S.
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Re: Optimale Anzahl an Prädiktoren bei multiple Regression

Beitragvon Perilun » Sa 21. Jan 2017, 21:12

Bei mir sind Prädikatoren unterschiedliche Umgebungsparameter, Lufttemperatur, Geschwindigkeit, gemessene Winkel, etc. Ich versuche die optimale Kombination von diesen Parametern (insgesamt 16 Stk.) zu ermitteln, um die Winkelmessung zu ermitteln. Also durch welche Parameter diese Messung am besten beschrieben wird und von welchen sie abhängt.
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Re: Optimale Anzahl an Prädiktoren bei multiple Regression

Beitragvon strukturmarionette » Sa 21. Jan 2017, 23:45

Hi,

- ich will nochmals das von mir bereits genannte wiederholen:
- bei einer derartigen Auffälligkeit ist es naheliegend, dass Du am besten zunächst den Punkt I der Anwendungsvoraussetzungen für eine Muliple Lineare Regression erarbeitest: Die fachlich begründete Modellspezifikation.
(Worum geht es und was soll konkret durch was -begründet- vorhergesagt werden?)

unterschiedliche Umgebungsparameter, Lufttemperatur, Geschwindigkeit, gemessene Winkel, etc. Ich versuche die optimale Kombination von diesen Parametern (insgesamt 16 Stk.) zu ermitteln, um die Winkelmessung zu ermitteln.

- Weil demgemäß sogar UV und AV identisch sind, scheint alles (...)

Gruß
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Re: Optimale Anzahl an Prädiktoren bei multiple Regression

Beitragvon Perilun » So 22. Jan 2017, 13:53

Was ist mit fachlich begründete Modellspezifikation gemeint?
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