Systat-Output und Outlier/Laverage

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Systat-Output und Outlier/Laverage

Beitrag  Anja =) am Mo Jun 13, 2011 10:39 am

Huhu =)
Ich hätte kurz paar fragen, die mir beim Lernen gekommen sind.
Ich bin ein wenig verwirrt, wann ich genau den Prob-Wert bei Systat teilen muss.

1.) den prob-Wert bei Analysis of Variance, zeigt mir ja an, ob mein R^2 überhaupt signifikant ist. Den muss ich ja nicht mehr teilen, da Systat mir ihn
schon zweigeteilt angibt oder?
2.) Den Prob-Wert hinter dem t Wert, also der Signifikanztest für die einzelnen Semipartialkorrelationen muss ich auch nicht teilen oder?

Und dann hätte ich noch eine Frage zur Residualdiagnostik:
3.) Wo genau liegt der Unterschied zwischen Laverage und Outlier?
Kann ein Outlier nicht auch gleichzeitig ein Laverage sein?

Würd mich freuen, wenn mir jemand weiterhelfen kann!
Liebe Grüße

Anja =)

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Re: Systat-Output und Outlier/Laverage

Beitrag  Theresa am Mo Jun 13, 2011 11:08 am

Hey Anja,
also ich versuchs mal zu beantworten Smile
Also der p-Wert der ANOVA ob R² signifikant ist, musst du nicht teilen, da die ANOVA an sich ja schon gerichtet ist und immer 1-alpha testet.
Die p-Werte der t-signifikanstests der Semipartialkorrelationen musst du meiner Meinung nach schon halbieren, wenn man sie denn gerichtet wissen will. Ein t-test kann ja gerichtet und ungerichtet sein.
Und zur Residualdiagnostik:
ich habs so verstanden, dass ein Outlier, ein Wert ist der nicht auf der Regressionsgeraden liegt und ein sehr großes Residuum hat. Ein Leverage ist nur ein Wert, wie ich mir von leo übesetzen lassen hab, der einen großen Einfluss hat auf die Regression, dieser kann auf der Gerade liegen ( also kein Outlier) oder auch außerhalb der Geraden ( ein Outlier), denn Outlier haben genau so einen riesen einfluss auf die gerade. Also nach meiner Meinung kann ein Outlier ein Leverage sein Smile

Theresa

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Re: Systat-Output und Outlier/Laverage

Beitrag  Anja =) am Mo Jun 13, 2011 11:57 am

Hallo Theresa,
vielen Dank für deine schnelle und ausführliche Antwort!
Das heißt, das R^2 muss ich bei der ANOVA und bei der multiple Regression nicht mehr teilen?
Kann eigentlich die Semipartialkorrelation negativ werden? Was würde denn dann eine negative Semipartialkorrelation bedeuten?
Weil, wenn sie nicht negativ werden könnte, würde ja der zweiseitige t-Test keinen Sinn machen , oder?
Vielen dank fürs antworten!
Liebe grüße

Anja =)

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Re: Systat-Output und Outlier/Laverage

Beitrag  daniel am Mo Jun 13, 2011 3:57 pm

- leverage = hebelwirkung (verändert steigung der regr.graden
- outlier = macht unser R^2 kleiner
- R² => hab ich noch nie gesehen ,dass das durch 2 geteilt wird.
- bei sr der t-wert könnte man bei gerichteter hypothese durch 2 teilen (unüblich soweit ich weiß)
- sr negativ ist problemlos möglich => je kleiner der prädiktor wird, desto größer kriterium (als bsp)
(sr ist ja eine "normale korrelation", nur dass vorher auf einer seite (beim prädiktor) schon was rausgerechnet wurde, d.h. es werden andre werte verwendet, aber ansonsten ists ne korrleation (genau wie auch pr )

EDIT:
da gabs auch mal ne aufgabe: schreiben sie sr als korrelation:
es ist die korrelation zw. kriterium und residuen des prädiktors (nach auspartialisierung aller anderen präds.)
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Re: Systat-Output und Outlier/Laverage

Beitrag  Anja =) am Mo Jun 13, 2011 8:33 pm

o.k, vielen Dank fürs Antworten!
Liebe Grüße =)

Anja =)

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Re: Systat-Output und Outlier/Laverage

Beitrag  Manovar am Sa Apr 21, 2012 4:16 pm

EDIT:
da gabs auch mal ne aufgabe: schreiben sie sr als korrelation:
es ist die korrelation zw. kriterium und residuen des prädiktors (nach auspartialisierung aller anderen präds.)


Wie würde man das denn rechnerisch schreiben? Wäre in einer solchen Aufgabe die Formel auf Folie 15 unten gemeint, also:
srj^2=R^2Y.12..k-R^2Y.12...(j)...k


Danke!!!! LG

Manovar

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Re: Systat-Output und Outlier/Laverage

Beitrag  daniel am So Apr 22, 2012 8:57 pm

es ging da nicht um die berechnung, sondern um die schreibweise:
da sr die korrelation ist, die nur auf einer seite auspartialisiert, sähe das so aus:

r_[y(x. 1...k)]=r_[y(x-x^)]
wobei die residuen x-x^ zustande kommen durch eine regression von x auf allen prädiktoren

bin mir aber nicht mehr sicher, ob das damals die aufgabe war...
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