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Dieses Thema hat 99 Antworten
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tigermaus Offline

Besucher

Beiträge: 688

26.02.2008 20:22
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das R kann zwischen 0 und 1 liegen, und je näher an 1 es liegt umso mehr Varianz klärt es auf, daher je mehr umso besser. als wenn du jetzt 0,36 hast dann klärt das ganze 36% aus, ist nicht so gut, also ich hätte gesagt ab etwa 50% ist das annehmlich.
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

27.02.2008 09:49
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Danke und glg!
MexicanChrisi Offline

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Beiträge: 329

27.02.2008 14:53
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Hallo,

Hab die Vo vor nem Jahr besucht und mach jetzt die Prüf - wollte daher mal fragen, ob ihr zusätzlich zu den Folien noch was gemacht habt? Habt ihr die Clusteranalyse noch gemacht?

Danke & Lg,
Christiane
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

27.02.2008 17:09
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Ja Clusteranalyse wurde gemacht ansonstn könnte ich mich nicht erinnern das etwas zusätzlich gemacht wurde.
MexicanChrisi Offline

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Beiträge: 329

27.02.2008 17:42
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ok, dankeschön :o)
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

28.02.2008 16:25
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@ Hannes:

X ist ein p-dimensionaler Vektor, definieren Sie folgende univariate Begriffe:
a) X ist F-verteilt, wobei gilt:
b) Kovarianzmatrix von X
c) Erwartungswert von X
d) Definierte Normalverteilung mit:

Ich habe mir auch schon überlegt, was mit dieser Frage gemeint sein könnte, ich weiß es aber leider auch nicht!
Falls mir noch etwas einfallen sollte, geb ich dir Bescheid!
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

28.02.2008 16:34
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Hallo!

Ich sitze gerade über den alten Klausurfragen, da sind mir ein paar Kleinigkeiten aufgefallen, vielleicht kann mir jemand helfen?

1.) Beispiel angeben, wo AV mit ln angegeben war und man musste Regressionsansatz dafür angeben:
-> ist das einfach so eine Gleichung wie mit dem Bruttoverdienst (siehe oben)

2.) Regression: Nettomiete (Achtung: als Regressand soll die quadrierte Nettomiete dienen)
a) Gleichung aufschreiben (Nettomiete², Bezug auf Bsp. nehmen)
-> Hier dasselbe wie oben oder (Regressand ist AV, oder?)
b) Nettomiete berechnen (Wurzel aus Nettomiete²)
-> einfach umformen (AV ohne Quadrat, dafür beim Rest der Formel die Wurzel draus)
c) Es wird angenommen, dass mindestens 1 Parameter zur Erklärung von Y signifikant beiträgt, welcher? Welche Hypothesen werden hier getestet? Was wird ausgesagt?
-> welche Hypothese ist hier die richtige? Ich weiß nicht genau, was mit welcher Hypothese getestet wird.

3.) Es wird auch oft gefragt,o b man „Geschlecht“ als weitere Kovariate ins Modell aufnehmen könnte? Begründen Sie ihre Antwort!
-> ich glaube nicht dass es geht, sonst würde man ja ein anderes Verfahren brauchen, oder?

So, das wars, ich weiß, es ist viel, vielleicht kann mir jemand helfen, im Gegenzug dazu helfe ich natürlich auch gerne (so weit ich kann :-) )

lg Dani
tigermaus Offline

Besucher

Beiträge: 688

28.02.2008 17:21
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Hallo!
Die Begründung wwarum man das Geschlecht nicht nehmen kann ist weil es eine diskrete Variable ist und man aber nur statige Variablen nehmen kann für die COVAN. So habe ich es zumindest inder VO notiert. bei dem anderen kann ich dir leider auch nicht helfen.
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

28.02.2008 17:48
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Danke, an das hab ich gar nicht gedacht! ;-)

lg
StatistikHannes Offline

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Beiträge: 22

28.02.2008 18:51
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Hallo!

1.) Beispiel angeben, wo AV mit ln angegeben war und man musste Regressionsansatz dafür angeben:
-> ist das einfach so eine Gleichung wie mit dem Bruttoverdienst (siehe oben) ?

Wahrscheinlich handelt es sich dabei sogar um dasselbe Beispiel „logarithmierter Bruttoverdienst“, weil sich diese Fragestellung schon bei mehreren Prüfungen wiederholt hat.

2.) Regression: Nettomiete (Achtung: als Regressand soll die quadrierte Nettomiete dienen)
a) Gleichung aufschreiben (Nettomiete², Bezug auf Bsp. nehmen)
-> Hier dasselbe wie oben oder (Regressand ist AV, oder?)
b) Nettomiete berechnen (Wurzel aus Nettomiete²)
-> einfach umformen (AV ohne Quadrat, dafür beim Rest der Formel die Wurzel draus)

Ich stelle mir die Antwort auf diese Fragestellung genau gleich vor wie Du.

c) Es wird angenommen, dass mindestens 1 Parameter zur Erklärung von Y signifikant beiträgt, welcher? Welche Hypothesen werden hier getestet? Was wird ausgesagt?
-> welche Hypothese ist hier die richtige? Ich weiß nicht genau, was mit welcher Hypothese getestet wird.

Bei einer Multiplen Regression werden immer auch Hypothesen getestet, zuerst eine Hypothese, die sich auf die Frage bezieht, ob sich das Regressionsmodell INSGESAMT dafür eignet, um die jeweilige Kriteriumsvariable (AV) vorherzusagen (H0: R=0). Das Regressionsmodell eignet sich ja nur dann zur Vorhersage, wenn die zu R (-Quadrat) gehörende Sig(p)-Wahrscheinlichkeit kleiner als .05 ist, also R signifikant ist (-> Signifikanz-Wert p im Kästchen „ANOVA“).

Wenn es also sinnvoll und möglich ist, anhand der verwendeten Prädiktoren die AV (=Kriterium Y) vorherzusagen, dann schaut man sich die Prädiktoren (also die Parameter, das sind die Beta-Werte im Kästchen „Koeffizienten“) im EINZELNEN durch, bei welchem Beta-Koeffizienten ein signifikanter Sig(p)-Wert steht (Signifikanz < .05) und welche Beta-Koeffizienten ns. (Signifikanz > .05) sind.

Einzelne Beta-Koeffizienten:
Signifikanz < .05 -> Parameter trägt signifikant zur Erklärung von Y bei;
Signifikanz > .05 -> ns. -> Parameter trägt nicht zur Erklärung von Y bei, Prädiktor ist entbehrlich im Regressionsmodell.

Wenn zum Beispiel die Nettomiete mit dem Regressionsansatz

Nettomiete zum Quadrat = Beta0
+ Beta1 * Wohnungsgröße + Beta2 * Wohngegend
+ Beta3 * (Wohnungsgröße * Wohngegend)

X1: Wohnungsgröße in Quadratmeter
X2: Wohngegend: Stadt = 1 / Land = 0
(Wohnungsgröße * Wohngegend) ... Interaktionsvariable

vorhergesagt werden soll, kommen die drei standardisierten Steigungskoeffizienten

Beta1, Beta2 und Beta3

vor.

Die Nullhypothese sagt dann aus, dass gar keiner der drei Parameter zur Erklärung von Y beiträgt:

H0: Beta1 = Beta2 = Beta3 = 0

In der Alternativhypothese wird dann das Gegenteil von der H0 formuliert, nämlich dass mindestens 1 Parameter zur Erklärung von Y signifikant beiträgt, und zwar hat Herr Dr. Augustin uns in der Vorlesung diese H1 folgendermaßen aufgeschrieben:

H1: Es existiert mindestens ein Index i, so dass Beta(i) ungleich Null ist.

So möchte Augustin auch bei der Prüfung die Hypothese stehen haben, und er hat auch gesagt, dass es falsch wäre zu schreiben „Beta1 ungleich Beta2 ungleich Beta3“.

So, genug für heute, einen schönen Abend noch wünscht Euch Hannes.
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

28.02.2008 20:18
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Hallo!

Wow, vielen Dank für deine Antwort! Jetzt verstehe ich es richtig!

Schönen Abend noch!
lg Dani
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

29.02.2008 09:54
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Jetzt hätte ich auch noch eine Frage zu den Hypothesen: Ob das Modell generell geeignet ist (R=0) steht aber nicht in den Unterlagen, oder?

Das mit den einzelnen Beta-Koeffizienten hab ich, dann noch eine Formel um herauszufinden, welche Beta-Koeffizienten sign. von 0 abweichen und dann noch eine Formel: zweiseitiger Test (wenn man die Richtung der Beziehung zwischen AV und UV nicht kennt). --> Diese beiden brauche ich dann eigentlich nicht, oder?

lg Lisa
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

29.02.2008 10:09
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Wenn es nicht extra gefragt ist, brauchst du die Formel eher nicht.

Ich hätte auch noch zwei Fragen:
1.) Wie kann man empirisch die Normaverteilung der Fehlerkomponenten prüfen? Wann liegt keine Normalverteilung vor?

2.) Verbinden Sie zwei Werte (x,y) mit der quadrierten euklidischen Distanz. (Ich hab das jetzt mit irgendwelchen Werten probiert)
x 0,5 2,5 6.0 6.5 3,0
y 3,0 0,5 7,0 4,5 2,5
d (Vp1,Vp2) = (x1-x2)² + (y1-y2)² = (0,5-2,5)² + (3,0-0,5)² = 10,25
(2,5-6,0)² + (0,5-7,0)² = 54,5
(6,0-6,5)² + (7,0-4,5)² = 6,5
(6,5-3,0)² + (4,5-2,5)² = 16,25
(3,0-0,5)² + (2,5-3,0)² = 6,5
Stimmt das so? Und was mache ich jetzt (es ist ja zweimal ein Abstand gleich kurz)
b) Verbinden Sie dieses Cluster mittels Linkage zwischen den Gruppen mit der dritten Variable
d = (d1/d2)/2 = ???

Vielen Dank!
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

29.02.2008 10:46
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ad 1.) Hier ist der Normalverteilungsplot (wenn NV, dann liegen die Punkte auf der Diagonalen) bzw. der Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest gemeint!

lg Dani
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

29.02.2008 12:53
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Kann mir bitte wer helfen?

1.) Kovarianzanalyse: AV:Y=Leistung, X=Motivation (Kovariable), UV= Unterrichtsmethode, beide Gleichungen
a) H0 und H1 für eine Interaktion aufstellen
b) Hypothese: Hat die Unterrichtsmethode einen Einfluss auf die Motivation?
c) Hypothese: Haben die verschiedenen Unterrichtsmethoden Einfluss auf die Leistung?
d) Hypothesen aufstellen - beeinflusst die Kovariate die AV

2.) Kovarianzanalyse: Man will untersuchen, welchen Einfluss verschiedene Lernmethoden auf den Lernerfolg haben.. Man nimmt an, dass die Kovariable eine WW mit der UV ausweist
a) Das statistische Kovarianz-Modell aufschreiben (Hypothese wörtlich ausformulieren)
b) Was wird dann geprüft?

Danke!
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