MLR - Varianzanalyse
Author: Hans Lohninger
n = Zahl der Messwerte
k = Zahl der unabhängigen Variablen
Die ANOVA-Tabelle oben
zeigt die Berechnung für ein multiples Regressionsmodell mit k unabhängigen
Variablen und n Messwerten. Die folgenden Anmerkungen geben Hinweise, wie die
ANOVA-Tabelle interpretiert werden kann:
- Für k = 1 reduziert sich obige Tabelle zu einer einfachen linearen
Regression.
- Das F-Verhältnis testet die Hypothese, dass alle Koeffizienten
a0 ... an der unabhängigen Variablen null sind
(Nullhypothese). Der F-Wert ist entsprechend einer F-Verteilung mit k und
n-k-1 Freiheitsgraden verteilt. Außerdem steht der F-Wert über folgende
Gleichung im Zusammenhang mit dem Bestimmtheitsmaß r2:
- Die Summe der Residuenquadrate SSres ist eine Schätzung der
Variabilität entlang der Regressionsgeraden. SSres kann zur
Auffindung der geschätzten Standardfehler s/ der einzelnen Koeffizienten der
Regression ai verwendet werden. Der geschätzte Standardfehler folgt
einer t-Verteilung mit n-k-1 Freiheitsgraden. Das Konfidenzintervall für die
individuellen Koeffizienten ist gegeben durch +/- tα/2, n-k-1 s(ai).
- Wenn zwei Variablen xi und xj stark korreliert sind,
sind die Regressionskoeffizienten schwer zu schätzen und ihre tatsächlichen
numerischen Werte geben möglicherweise nicht die realen Abhängigkeiten wieder.
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