StartseiteInhalt: Auf dieser Seite finden Sie das Applet Lineare Regression
undInformationen zu seiner Bedienung. Mit dem Applet können Sie lineare Regressionsmodelle mit beliebigen Formfunktionen
berechnen. Sie können die Daten entweder selbst eingegeben oder mit einigen bereitgestellten Datensätzen
experimentieren.
Navigation: Applet | Theorie | Erläuterungen zu den Datensätzen | Hilfe zur Bedienung des AppletsApplet starten
letzte Änderung: 17.01.2005
Größe: 139 KB
Falls Sie Probleme haben das Applet auszuführen,
lesen Sie bitte hier, welche Voraussetzungen
ihr Browser haben muss, um unsere Applets anzeigen zu können.
Für den theoretischen Hintergrund des Applets verweisen wir auf den Artikel
Regression.
Hier finden Sie
Erläuterungen und Quellenangaben zu den im Applet verwendeten Beispieldatensätzen.
Der erste Schritt ist die Daten, für die Sie eine lineare Regression durchführen wollen, auszuwählen. Hierzu können Sie entweder mit Hilfe der Auswahlbox Beispiel laden im
Reiter Datenbeispiele einen der gespeicherten Datensätze laden oder selbst eigene Daten eingeben. Um selbst Daten zu definieren, wechseln Sie zum Reiter Eigene Daten und geben dort
in den Feldern Anzahl Variablen und Datensätze die Anzahl der Variablen und die Anzahl der Datensätze Ihres Datenbeispiels ein. Nach dem Drücken von Erzeuge wird
eine leere Matrix erzeugt, in der Sie Ihre Daten eingeben können.
Um nun eine Regression durchzuführen, geben Sie im Feld abhängige Variable die Variable an, die erklärt werden soll (die einzelnen Variablen können durch
"x1,..., xn" angesprochen werden). Im Feld Formfunktionen geben Sie dann durch Beistriche getrennt die Formfunktionen ein.
Haben Sie z.B. wie oben im Screenshot ein Datenbeispiel in 3 Variablen und wollen die erste Variable
x1 durch eine Linearkombination der anderen beiden Variablen x2, x3 erklären, also
das Modell
x1 = b0 +
b1 x2 + b2
x3
betrachten, dann müssen Sie im Feld abhängige Variable "x1" und im Feld Formfunktionen "x2, x3" eingeben.
Sie können aber auch allgemeine Formfunktionen und damit Modelle wie z.B.
x1 = b0+
b1 x2 x3 + b2 cos(x2)
+ b3 x22
verwenden. Für dieses Beispiel müssen Sie im Feld Formfunktionen einfach "x2*x3, cos(x2), x2^2" eingeben.
Beachten Sie, dass 1 immer eine Formfunktion ist, also die Konstante
b0
immer im Modell ist.
Um die Regression durchzuführen, drücken Sie dann den Knopf Regression.
Bei erfolgreicher Durchführung der Regression (falls die Regression z.B. wegen einer Datenmatrix mit nicht vollem Rang scheitert, wird eine entsprechende Meldung ausgegeben) können Sie im
Reiter Ausgabe die Ergebnisse ansehen. Neben den Standardergebnissen
Gesamtvariabilität (SYY),
erklärte Datenvariabilität (SSR, Sum of Squares - Regression),
Restvariabilität (SSE, Sum of Squares - Error),
Bestimmtheitsmaß (R²),
und der Prognosefunktion
wird in einem Kuchendiagramm der mittlere Erklärungsanteil der einzelnen Variablen dargestellt.
Die Vorgangsweise bei der Berechnung des mittleren Erklärungsanteils wird
im Abschnitt 18.4 des Lehrbuchs Analysis für Informatiker,
Springer-Verlag 2005, erläutert. Da die Berechnung des mittleren Erklärungsanteils sehr aufwändig ist, wird dieser nur berechnet, falls die Anzahl der Formfunktionen kleiner gleich 7 ist.
Falls die Formfunktionen nur von einer Variablen abhängen, Sie also z.B. für den im ersten Screenshot dargestellten Datensatz das Modell
x1 = b0 +
b1 x2 + b2 sin(x2)
+ b3 x22
betrachten, werden im Reiter Plot die Punkte (unabhängige Variable, abhängige Variable) und die Prognosefunktion gezeichnet.
Falls Sie weitere Fragen zum Applet haben, uns Hinweise auf Fehler oder Kommentare zukommen lassen wollen, schreiben Sie uns bitte.