Regressionsansatz

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Regressionsansatz

Beitragvon malakon » Sa 12. Nov 2011, 12:08

Hallo! Ich habe eine Frage. Es geht um einen Regerssionsansatz, wo die abhängige Variable die Werte von 0 bis 1 annehmen kann. Also nicht binär kodiert, sondern alle Werte zwischen 0 und 1. Weiss jemand, welchen Regressionsansatz brauche ich?

LG
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Re: Regressionsansatz

Beitragvon strukturmarionette » Sa 12. Nov 2011, 13:02

Hi,

die einfache lineare Regression (MR).
Bei mehreren UVs die multiple lineare Regression.

S.
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Re: Regressionsansatz

Beitragvon PonderStibbons » Sa 12. Nov 2011, 13:31

Ganz so einfach ist das nicht. Sollten die Werte nicht wesentlich im mittleren Bereich sich bewegen, sondern
häufig bei 0 oder 1 liegen, gibt es Probleme mit den Verteilungsvoraussetzungen.
http://www.theanalysisfactor.com/propor ... -of-model/
Zur Verwendung einer linearen Regression wird häufig eine arcsin Transformation vorausgesetzt.

Moderne Methode zu Analyse ist "beta regression" (gibt es z.B. in "R").

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Regressionsansatz

Beitragvon malakon » Sa 12. Nov 2011, 14:49

PonderStibbons, danke gerade im R arbeite ich :)
strukturmarionette, ich habe schon mehrere unabhängige Variablen, und war am Anfang auch der Meinung, es soll eine Mehrfache Lineare Regression sein. Aber bei solcher Regression kann die abhängige Variable verschiedene von 0-1 Werte annehmen, oder bin ich falsch?

Nochmal vielen Dank für die Antwort!
malakon
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Re: Regressionsansatz

Beitragvon STATWORX » So 13. Nov 2011, 21:35

Tobit Regression, siehe Post im R-Forum.

VG
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