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Die Regressionsdiagnostik ist ein Prozess, der dazu dient, die Gültigkeit und Genauigkeit eines Regressionsmodells zu überprüfen. Hier sind einige Schlüsselaspekte der Regressionsdiagnostik:
Residuen: Residuen sind die Differenzen zwischen den beobachteten Werten und den vorhergesagten Werten des Modells. Die Analyse der Residuen hilft dabei, Muster oder systematische Fehler im Modell zu identifizieren.
Streudiagramme: Grafische Darstellungen, wie Streudiagramme der Residuen gegenüber den unabhängigen Variablen, können Ausreißer oder nichtlineare Beziehungen aufzeigen.
Normalverteilung: Die Residuen sollten normalverteilt sein. Abweichungen von der Normalverteilung können auf Probleme im Modell hindeuten.
Homoskedastizität: Die Varianz der Residuen sollte konstant sein. Eine Veränderung der Varianz kann darauf hinweisen, dass das Modell nicht für alle Beobachtungen gleichermaßen geeignet ist.
Multikollinearität: Überprüfung auf hohe Korrelationen zwischen unabhängigen Variablen, da dies die Stabilität des Modells beeinträchtigen kann.
Influential Points: Identifikation von Beobachtungen, die einen erheblichen Einfluss auf die Parameter des Modells haben. Ausreißer können die Ergebnisse stark beeinflussen.
Die Regressionsdiagnostik ist entscheidend, um sicherzustellen, dass ein Regressionsmodell angemessen und zuverlässig ist. Es unterstützt die Identifikation von Problemen und die Optimierung der Modellgenauigkeit.