Multiple lineare Regression - Hilfe bei Residuenanalyse
Verfasst: Di 25. Apr 2017, 14:39Liebe User,
Ich bin Anfänger und habe eine multiple linear Regression durchgeführt. In meinem Versuchsaufbau habe ich zwei "dependent" Variablen, für die ich jeweils den Einfluss mehrerer independent Variablen/Prädiktoren in einem separaten Modell herleiten möchte. Die eine dependent Variable ist ein Messfehler einer Maschine (Error) und die zweite ist der Betrag des Messfehlers der Maschine (ErrorABS).
Ich habe 4 prädiktorvariablen die diesen Messfehler jeweils beeinflussen können: IodineConcentration, Vendor, PhantomSize, Dose.
Nun zu meinem eigentlich Problem:
Zunächst habe ich angefangen eine multiple lineare Regression für den Messfehler (Error) durchzuführen. Ich wollte daraufhin auf Homoscedastity testen und habe einen Anscombe-Tukey-Plot erstellt:
https://drive.google.com/open?id=0B_Crh ... DFCU0FMbXM
Man erkennt im oberen linken Bild dass die Punkte nicht um 0 streuen. Soweit ich verstanden habe, ist also die Annahme der Homoscedastity verletzt oder?
Ich habe daraufhin eine log-transformation meiner dependent Variable (Error) durchgeführt und wiederum eine multiple lineare Regression angewandt.
Wenn ich die selben Plots erstelle bekomme ich:
https://drive.google.com/open?id=0B_Crh ... FRMaVh4SjQ
Oben links sind die Datenpunkte um 0 und es ergibt sich fast eine Horizontale.
Nun zu meinen Fragen:
1. Ist meine Annahme in Bild 1 richtig, dass Homoscedastity verletzt ist?
2. Ist es ein korrektes Verfahren die dependent Variable zu log-transformieren und dann die Regression zu wiederholen.
3. Falls ja, liegt in Bild 2 Homoscedastity vor oder nicht?
Vielen vielen Dank für eure Hilfe
Liebe Grüsse
Ich bin Anfänger und habe eine multiple linear Regression durchgeführt. In meinem Versuchsaufbau habe ich zwei "dependent" Variablen, für die ich jeweils den Einfluss mehrerer independent Variablen/Prädiktoren in einem separaten Modell herleiten möchte. Die eine dependent Variable ist ein Messfehler einer Maschine (Error) und die zweite ist der Betrag des Messfehlers der Maschine (ErrorABS).
Ich habe 4 prädiktorvariablen die diesen Messfehler jeweils beeinflussen können: IodineConcentration, Vendor, PhantomSize, Dose.
Nun zu meinem eigentlich Problem:
Zunächst habe ich angefangen eine multiple lineare Regression für den Messfehler (Error) durchzuführen. Ich wollte daraufhin auf Homoscedastity testen und habe einen Anscombe-Tukey-Plot erstellt:
https://drive.google.com/open?id=0B_Crh ... DFCU0FMbXM
Man erkennt im oberen linken Bild dass die Punkte nicht um 0 streuen. Soweit ich verstanden habe, ist also die Annahme der Homoscedastity verletzt oder?
Ich habe daraufhin eine log-transformation meiner dependent Variable (Error) durchgeführt und wiederum eine multiple lineare Regression angewandt.
Wenn ich die selben Plots erstelle bekomme ich:
https://drive.google.com/open?id=0B_Crh ... FRMaVh4SjQ
Oben links sind die Datenpunkte um 0 und es ergibt sich fast eine Horizontale.
Nun zu meinen Fragen:
1. Ist meine Annahme in Bild 1 richtig, dass Homoscedastity verletzt ist?
2. Ist es ein korrektes Verfahren die dependent Variable zu log-transformieren und dann die Regression zu wiederholen.
3. Falls ja, liegt in Bild 2 Homoscedastity vor oder nicht?
Vielen vielen Dank für eure Hilfe
Liebe Grüsse