Diskussion:Regressionsanalyse/Archiv/1

message: Bei den Anforderungen an die Daten sollte man zwischen Axiomen und Folgerungen u./o. Ergänzungen unterscheiden.
Es existieren zur Zeit mehrere Artikel zum Thema Regression, die sich teilweise stark überschneiden. Hier müsste mal kräftig strukturiert werden. 
Es ist vielleicht nicht sehr günstig, den Artikel unter empirischer Wi-Forschung laufen zu lassen, wenn das einzige Beispiel sich mit Enzym-Kinese befasst.
In der Hoffnung, dass jemand das liest --Philipendula 13:59, 17. Jul 2004 (CEST)
replies: text: Also mir ist es noch nie untergekommen, dass jemand unter Regression etwas anderes als Least Squares verstanden hat. Auch in diesem Artikel ist das so. Wenn das nicht so ist, sollte das dringend ergaenzt werden (dann ist auch die Aufteilung in die drei oben genannten Artikel irgendwie sinnvoll), ansonsten sehe ich ehrlich gesagt keinen Grund, die Artikel Regressionsanalyse und Methode der kleinsten Quadrate zu vereinigen. --DaTroll 10:33, 20. Jul 2004 (CEST)

text: Ok, dann erzaehl ich mal, wie ich das so verstehe: Die Annahme, die Messfehler (die Zufallsvariable) seien normalverteilt, fuehrt direkt auf die Minimierung der Quadratsummen und damit je nach Modellannahme der exakten Loesung auf lineare oder nichtlineare Gleichungssysteme. Wie man die numerische loest, ist ein weiterer Aspekt, aber die Methode der kleinsten Quadrate ist erstmal kein numerisches Verfahren sondern nur ein Weg, Gleichungssysteme zu erzeugen. Meine Frage ist jetzt: taucht es in der Regressionsanalyse ueberhaupt auf, dass man nicht normalverteilte Zufallsvariablen untersucht? Wenn ja, dann ist die Abgrenzung ja klar. Wenn nein, dann eher nicht. --DaTroll13:23, 20. Jul 2004 (CEST)

text: Y = α + β x + U.
X ist eine fest vorgegebene Variable und Y als Zufallsvariable hängt in oben beschriebener Art von X  ab. Allerdings kennt nur der große Statistikgott die wahre Abhängigkeitsstruktur, denn sie ist von einer Störgröße U überlagert.  Es gibt nun bezüglich U Axiome, auf denen die KLR fußt. Sie laufen alle mehr oder weniger darauf hinaus, dass in U keinerlei systematische Information enthalten sein soll, U darf nur zufällig wild herumschwanken, d.h. die Beziehung zwi. X und Y soll in etwa linear sein und es sollen keine Ausreißer vorliegen. Man schätzt nun α und β  mit Hilfe der OLS durch a und b.  Hier kann man schon beste Schätzer (also Erwartungstreue + minimale Varianz) angeben mit Hilfe der linearen Trafo (sic!).  Das klappt aber nur, wenn in den Daten, und zwar in X und Y, keine Ausreißer sind, weil es sonst einen sog. High-Leverage-Effekt gibt. Normalverteilte Daten erfüllen Letzteres, drum freut man sich, wenn es so ist, aber es geht auch mit gleichverteilten oder dreiecksverteilten oder so.
Will man nun die Güte dieser Schätzer untersuchen, mit Konfidenzintervallen oder Tests, muss die Verteilung von U bekannt sein. Es wird nun das Zusatz-Axiom eingeführt: U ist NV .  Die Normalverteilung ist streng genommen nur der letzte Schritt. Natürlich gibt es auch Schätzmethoden, wie den ML-Schätzer, der NV voraussetzt. Aber auch hier erhalten wir die selben Schätzer für die Regressionskoeffizienten.  Nur der Varianzschätzer von U ist nicht erwartungstreu.
Hinzuzufügen wäre noch, dass gewisse für gewisse numerische Verfahren der nichtlinearen Regression wahrscheinlich gar keine Verteilung angegeben werden kann.
Für meinen Geschmack ist halt in den bisherigen Artikeln zu viel vermischt, es bräuchte eine klare Abgrenzung. Das habe ich mal so eben ins Unreine geschrieben. Möglicherweise habe ich noch ein paar Aspekte übersehen.
--Philipendula 16:39, 20. Jul 2004 (CEST)

text: Sorry fuer die spaete Antwort aber ich hatte in den letzten Tagen keine Zeit, mich mal ruhig hinzusetzen. Also: so wie ich das verstehe, sollte hier ein Statistikartikel hin. Spezialfall ist dann: U normalverteilt und dann kommen wir auf Least Squares und sind bei dem was Gauss gemacht hat. Die grosse Frage waere dann: was schreibt man in den Artikel "Methode der kleinsten Quadrate" (Alles mit normalverteilt?) und wo kommen die numerischen Verfahren hin? Ich kenne zum Beispiel nur Verfahren fuer Least Squares und gewichtete Least Squares (bei denen kenne ich auch den statistischen Hintergrund nicht). Viele Gruesse --DaTroll 11:42, 28. Jul 2004 (CEST)
thread_title:  Gescheithaflerei von [[Benutzer:Philipendula|Philipendula]] 13:59, 17. Jul 2004 (CEST) 

message: Da das Thema Regression in mindestens 4 Teilartikel zerfallen ist, die sich alle mehr oder weniger überschneiden, soll das Ganze in zwei Artikel zusammengefasst werden, nämlich Methode der kleinsten Quadrate, quasi als numerische Variante und Regressionsanalyse als statistisch-inferentielle Variante. Mir ist klar, dass die Titel keine eindeutige Trennung der Konzepte bedingen, aber man kann wohl keine saubere Grenze ziehen. Als ich die vorliegenden Artikel analysierte, merkte ich allerdings, dass zum Thema inferentielle Statistik relativ wenig vorliegt. Also habe ich dazu etwas ausgearbeitet, was dann viel mehr wurde, als ich eigentlich vorhatte.
Den vorherigen Text habe ich hier auf der Diskussionsseite zwischengeparkt. Er wird dann noch mit den anderen Artikeln auf die beiden verbliebenen Artikel verteilt.
Ich hoffe, Autoren der Artikel, Ihr hasst mich nicht! --Philipendula 00:35, 29. Aug 2004 (CEST)
replies: text: Hallo Jürgen Bode, tut mir leid. Der Artikel ist ja noch nicht weg. Es geht doch um ein spezielles Problem der nichtlinearen Regression. Könnte man das nicht als Anwendungsbeispiel bei Methode der kleinsten Quadrate unterbringen? Denn dieser Artikel befasst sich doch mit numerischen Aspekten. Du musst doch eigentlich zugeben, dass die Überschrift Regressionsanalyse für diese Anwendung etwas zu allgemein war. Außerdem hat das neue Semester ja noch nicht begonnen. :-)--Philipendula 19:13, 29. Aug 2004 (CEST)

text: Ja, Danke an Philipendula, da hast Du tolle Arbeit geleistet. Ich habe "Lineare Regression" in einen Redirect auf den Artikel hier umgewandelt. Zieh doch einfach aus "Lineare Regressionsanalyse" noch raus, was Du für sinnvoll hältst und mach dann auch einen Redirect raus. Dann ist das wichtigste geschafft. Ich schreibe in den Artikel hier noch einen Satz zur Methode der kleinsten Quadrate rein, um dem Leser die Abgrenzung der beiden Artikel deutlicher zu machen. Dann ist zukünftigen Parallelentwicklungen vorgebeugt. Die Nachwehen wie das Einbinden von Jürgens Teil oder das Verbessern des Artikels über "Methode der kleinsten Quadrate" sind dann ja relativ straightforward. Zumindes sind wir jetzt CD-fähig mit den Artikel :-) Viele Gruesse --DaTroll 22:28, 29. Aug 2004 (CEST)
thread_title:  Neustrukturierung von Regression 

message: == Regressionsrechnung ==
@Philipendula: Die Regressionsanalyse wird deshalb auch als Regressionsrechnung bezeichnet, weil sie von der Aufgabenstellung her, so genannte "einseitige" statistische Abhängigkeiten, d.h. statistische Ursache-Wirkungs-Beziehungen, durch so genannte Regressionsfunktionen beschreibt. Dazu verwendet man im Normalfall lineare Funktionen, aber auch quadratische Funktionen und Exponentialfunktionen. Daher ist im Zusammenhang der Regressionsanalyse absolut gerechtfertigt, von einer Regressionsrechnung zu sprechen ! docmo 21:14, 16. Mai 2005 (CEST)
replies: text: Eine Ursache-Wirkung-Beziehung ist im Regressionsmodell nicht gefragt. Die Rechentechnik findet in Methode der kleinsten Quadrate statt. Gruß --Philipendula 21:19, 16. Mai 2005 (CEST)
replies: text: Ich sehe das leider anders; habe aber keine Lust hier eine akdemische Diskussion vom Zaun zu reißen. Die Ursache-Wirkung-Beziehungen sind insbesondere in der Regressionsanalyse zuhause. Den Ausgangspunkt für die RA bilden Wertepaare bez. die ergebnisgröße --> Wirkung einerseits und der Gesamtheit der Einflussgrößen --> Ursachen andererseits. Um den Anschlus an die Methoden in der Statistik zu gewinnen, setzt man voraus, dass die "Wirkungs"-Werte Realisierungen von zufälligen Merkmalen (Zufallsgrößen) sind. Dies wird zunächst mittels einer Regressionsfunktion verfolgt. Dies ist eine Regressionsrechnung. --  docmo 21:36, 16. Mai 2005 (CEST)
replies: text: Es kommt mir vor hier werden einige Sachen nicht recht betrachtet. Man kann ohne weiteres von Regressionsrechnung sprechen statt von Regressionsanalyse, aber das hat keine andere Bedeutung als synoniem zu sein. Die statistische Ursache-Wirkungs-Beziehungen sind sicherlich Anwendungen der Analyse, aber werden nicht speziell mit Regressionsrechnung angedeutetet (im Vergangenheit war dass anders). Das Wort Regression ist eigentlich ein falscher, historisch bedinger, Andeutung fuer Regressionsrechnung, weil von Regression meistens keine Rede ist. Regressionsanalyse wird oft mit der Methode der kleinsten Quadrate identifiziert. Das ist aber ein Irrtum. Die Methode wird auch in andere Gebiete angewendet, und anderseits kann man  zur Bestimmung der Regressionslinie auch ander Methoden benutzen.Nijdam 23:29, 16. Jun 2006 (CEST)

text: Ich kriege auch immer Bauchweh davon. Aber die Datenmatrix hat als Zeilen die Beobachtungen und als Spalten die Variablen. Deshalb diese Indizierung. --Philipendula 00:24, 11. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Ich weiss, und die Unlogik stammt schon von der Definition einer Matrix. Die erste Spalte der Datenmatrix enthalt aber auch keine Daten, deshalb kan mann definieren: Xi1=1 und sonst Xij = xji.Nijdam 11:57, 14. Jun 2006 (CEST)
thread_title:  - 2005 - 

message: @Philipendula: Die Regressionsanalyse wird deshalb auch als Regressionsrechnung bezeichnet, weil sie von der Aufgabenstellung her, so genannte "einseitige" statistische Abhängigkeiten, d.h. statistische Ursache-Wirkungs-Beziehungen, durch so genannte Regressionsfunktionen beschreibt. Dazu verwendet man im Normalfall lineare Funktionen, aber auch quadratische Funktionen und Exponentialfunktionen. Daher ist im Zusammenhang der Regressionsanalyse absolut gerechtfertigt, von einer Regressionsrechnung zu sprechen ! docmo 21:14, 16. Mai 2005 (CEST)
replies: text: Eine Ursache-Wirkung-Beziehung ist im Regressionsmodell nicht gefragt. Die Rechentechnik findet in Methode der kleinsten Quadrate statt. Gruß --Philipendula 21:19, 16. Mai 2005 (CEST)
replies: text: Ich sehe das leider anders; habe aber keine Lust hier eine akdemische Diskussion vom Zaun zu reißen. Die Ursache-Wirkung-Beziehungen sind insbesondere in der Regressionsanalyse zuhause. Den Ausgangspunkt für die RA bilden Wertepaare bez. die ergebnisgröße --> Wirkung einerseits und der Gesamtheit der Einflussgrößen --> Ursachen andererseits. Um den Anschlus an die Methoden in der Statistik zu gewinnen, setzt man voraus, dass die "Wirkungs"-Werte Realisierungen von zufälligen Merkmalen (Zufallsgrößen) sind. Dies wird zunächst mittels einer Regressionsfunktion verfolgt. Dies ist eine Regressionsrechnung. --  docmo 21:36, 16. Mai 2005 (CEST)
replies: text: Es kommt mir vor hier werden einige Sachen nicht recht betrachtet. Man kann ohne weiteres von Regressionsrechnung sprechen statt von Regressionsanalyse, aber das hat keine andere Bedeutung als synoniem zu sein. Die statistische Ursache-Wirkungs-Beziehungen sind sicherlich Anwendungen der Analyse, aber werden nicht speziell mit Regressionsrechnung angedeutetet (im Vergangenheit war dass anders). Das Wort Regression ist eigentlich ein falscher, historisch bedinger, Andeutung fuer Regressionsrechnung, weil von Regression meistens keine Rede ist. Regressionsanalyse wird oft mit der Methode der kleinsten Quadrate identifiziert. Das ist aber ein Irrtum. Die Methode wird auch in andere Gebiete angewendet, und anderseits kann man  zur Bestimmung der Regressionslinie auch ander Methoden benutzen.Nijdam 23:29, 16. Jun 2006 (CEST)

text: Ich kriege auch immer Bauchweh davon. Aber die Datenmatrix hat als Zeilen die Beobachtungen und als Spalten die Variablen. Deshalb diese Indizierung. --Philipendula 00:24, 11. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Ich weiss, und die Unlogik stammt schon von der Definition einer Matrix. Die erste Spalte der Datenmatrix enthalt aber auch keine Daten, deshalb kan mann definieren: Xi1=1 und sonst Xij = xji.Nijdam 11:57, 14. Jun 2006 (CEST)
thread_title:  Regressionsrechnung 

message: Hab mir lange den kopf zerbrochen warum ich nicht auf die ergebnisse (b = -0,98, a=19,..) komme.
Der Grund ist dass die Tabelle falsch ist! die letzte Zeile gehört gelöscht.
weiss nicht wie man dabei üblicherweise vorgeht... soll ich das selber machen?
:Du kannst es gern selber machen, oder sagen, wo der Fehler ist. Gruß --Philipendula 16:42, 13. Jul 2006 (CEST)
thread_title:  Fehler bei der linearen Regressionsberechnung 11:02, 13. Jul 2006 (CEST), spetzl[a]gmx.at 

message: Die Störgröße betrifft die Grundgesamtheit, das Residuum ei die Stichprobe. Siehe ein paar Zeilen weiter unten. Ich wäre dankbar, wenn man es so lassen könnte. --Philipendula 16:26, 14. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Kompromiss ? --Chrisqwq 18:00, 14. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Die Zufallsvariable entstammt immer der Grundgesamtheit, sonst wäre es eine Stichprobe. Und das Residuum ist zwei Zeilen weiter unten erläutert. Bitte versuche es zu lesen. --Philipendula 21:24, 14. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Die Störgröße betrifft nur im algemeinen Model die Grundgesamtheit. Wenn man von einer Stichprobe spricht, soll man eigentlich der Zufallsvariablen meinen den man observieren moechte. Die Stichprobe als observierten Daten ist nur fuer Berechnungen interessant. Man kann also nicht sprechen van die Störgröße, aber von der Störgrößen. Jeder dieser Störgrößen ist ein Komponent eines Elements der Stichprobe und eine (stochastische) Kopie der Störgröße im algemeinen Model.  Die erwaehnte Residuen (ei) sind die Schaetzungen der Störgrößen.Nijdam 23:11, 16. Jun 2006 (CEST)

text: Es sind keine Schätzungen, weil man eine Zufallsvariable nicht schätzen kann. --Philipendula 23:12, 16. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Ziemlich dogmatisch. Man schaetzt nicht die Zufallsvariable, aber der unbekannte Realisation dieser Zufallsvariable. Und ei=yi-(a+bxi), also ist es ein Funktion der Stichprobe (Englisch: ststistic, or in this case an estimator).Nijdam 00:05, 18. Jun 2006 (CEST)
thread_title:  residuum 

message: * Die Wurden auch vor meinen Änderungen als gleich bezeichnet im artikel, das stimmt aber doch nicht, oder? --Chrisqwq 15:38, 17. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Muss ich mich mal schlau machen. --Philipendula 12:50, 18. Jun 2006 (CEST)
thread_title:  Prädiktor-Variablen = Regressoren ? 

message: Es sind im Text Fehlauffassungen. Ich habe einiges rechtgestellt, aber mein Aenderungen sind ohne Diskussion rueckgaengig gemacht. Leider.Nijdam 11:18, 19. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Wenn gleich im ersten Wort Rechtschreibfehler auftreten, setze ich die Änderungen zurück, weil ich keine Lust habe, die ganzen Änderungen Wort für Wort durchzugehen. Ist vielleicht nicht nett, aber meine Zeit ist nicht beliebig für die WP verfügbar. --Philipendula 11:38, 19. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Ich bin kein Deutscher, aber versuche mein Bestens. Auch mein Zeit ist beschraenkt, doch versuche ich wo ich Texten ueber statistische Themen lese, wo noetig sie zu verbessern.Nijdam 13:01, 19. Jun 2006 (CEST)
thread_title:  Aenderungen 

message: Ich weiss nicht recht was passiert ist, aber es war nicht mein Absicht Text zu loeschen. Da ist etwas schief gegangen. Entschuldige. Nijdam 22:28, 16. Jul 2006 (CEST)
replies: text: Warum machst du eigentlich den Zirkus mit der Tabelle? Sie ändert sich doch nicht durch das Verkleinern. --Philipendula 23:43, 16. Jul 2006 (CEST)
replies: text: Weil bei Wikibooks jemand die letzte Reihe versehentlich auch als Daten interpretiert hat, habe ich eine Spalte mit Nummern angebracht und die letzte Reihe als Total angemerkt. Das ist der eigentlichen Zirkus. Hast du es gesehen? Nebenbei habe ich die Lay-out von die zwei Spaltentitel verbessert(? jedenfalls auf mein Monitor).Nijdam 23:08, 17. Jul 2006 (CEST)
thread_title:  Geloescht 

message: Der Artikel hat starken Lehrbuchcharakter und schafft nicht zunächst einen Überblick. --Chrisqwq 18:08, 27. Jul 2006 (CEST)
replies: text: Stimmt.  Der ist quasi von Experten für Experten geschrieben.  Es fehlt eine Einführung die dem Laien erklärt worum es geht, welche Probleme die Regressionsanalyse bewältigt, wofür sie eingesetzt wird, und in welchem geschichtlichem Umfeld sie entstanden ist.  Wäre toll wenn das jemand hinzufügen könnte. Maikel 16:32, 8. Sep. 2007 (CEST)
thread_title:  Überarbeiten 

message: Macht diese Gliederung Sinn?
2 Das klassische lineare Regressionsmodell (KLR)
2.1 Einfache Lineare Regression
2.2 Multiple Regression
Müsste es nicht so sein?:
2 Das klassische lineare Regressionsmodell (KLR)/ Einfache Lineare Regression
3 Multiple Regression
--Chrisqwq 16:45, 28. Aug 2006 (CEST)
replies: text: Naja, der alte Artikel war auch nicht besser. Ich habe zu wenig Ahnung, um mich ernsthaft damit zu beschäftigen, und scheinbar geht das einigen anderen auch so. Jedenfalls scheint es sich noch um "work in prograss" zu handeln, und da kann man durchaus mal noch ein paar Tage abwarten. --Scherben 17:52, 28. Aug 2006 (CEST)
replies: text: Hallo, nein die jetzige Gliederung macht so jetzt keinen Sinn. Eine bessere Gliederung wäre wohl 2 Einfache Lineare Regression 3 Multiple Regression. Ja, es ist steckt wohl noch ziemlich viel Arbeit daran dann Artikel zu verbessern, aber ich geb mir Mühe, nur leider ist das nicht in ein oder zwei Tagen erledigt. Ja, es ist auch klar, dass die Annahmen des KLR zweimal drin sind, aber das sollte auch nicht ein allzu großes Problem sein, diese an einer Stelle zu entfernen. --Pi666 18:26, 28. Aug 2006 (CEST)
thread_title:  Gliederung 

message: Ich bitte darum, den Artikel vollständig zu lassen. Er ist aus ca. 6 Artikeln zusammengesetzt worden und es wäre schön, wenn man ihn als Einheit belassen würde. Auch ist die Einfachregression lediglich ein Spezialfall der multiplen Regression und muss keine Sonderbehandlung kriegen. --Philipendula 15:32, 4. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Das hatte ich schon gemerkt, dass wieder mal einfach mit dem Hackebeil vorgegangen wurde. Wenn man drei Artikel draus macht, muss man aber auch Verbindendes etc. reinschreiben, und dann wird es redundant. Alles einfach aus dem Kontext zu reißen ist stümperhaft. --Philipendula 17:08, 4. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Ich sehr keinerlei Vorteil darin, den Artikel zu zerschlagen. --Philipendula 18:18, 4. Sep 2006 (CEST)
thread_title:  Auslagerung der Multiplen Regression 

message: wir hatten doch schon drüber gesprochen, mit einfachreg und multipler, daher wolltest du doch keine zwei artikel, weil es im grunde das selbe ist. Wie hättest du denn gerne den Hinweis, das die Verfahren zusammenhängen? Statt zu reverten, könntest du auch konstruktiv dahingehend bearbeiten. Das Beispiel soll dem nichts-wissenden Leser zeigen worum es ungefähr geht, als einführung! --Chrisqwq 12:07, 5. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Wie das zusammenhängt, steht schon oben in den ersten 5 Zeilen. Ich fände es schön, wenn ich mal meine anderen Arbeiten hier machen könnte und mich nicht dauernd hier rumschlagen müsste. --Philipendula 12:13, 5. Sep 2006 (CEST)
thread_title:  Überarbeitung 

message: Die Zusammenhangsarten gehören in Methode der kleinsten Quadrate, weil das numerische Vorgehensweisen sind. Man kann bei den meisten die sich ergebenden Verteilungen der Schätzer gar nicht mehr angeben. --Philipendula 19:39, 18. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Ich würde, wie bereits weiter oben erwähnt eigene Artikel für diese Arten machen. Dennoch kann man ja in den Artikel Regressionsanalyse und Methode der kleinsten Quadrate jeweils Links dazu einfügen. --Pi666 19:47, 18. Sep 2006 (CEST)
replies: text:  *soifz* Wenn ihr meint ... Aber vielleicht sollte man die Links möglichst nicht gleich im Einleitungsteil aufführen. Denn letztlich laufen die ja nach entsprechender Transformation immer auf eine lineare Regression raus. Vor daher verstehe ich nicht, warum da zu jeder Variante ein eigener Artikel her muss. Ausnahmen wären vielleicht Logit oder Probitmodelle.  --Philipendula 20:09, 18. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Es war ja auch nur ein Vorschlag, jeweils eigene Artikel zu erstellen. Sicherlich hast Du recht, dass sich Logit- oder Probitmodelle  hier besonders anbieten. --Pi666 10:13, 19. Sep 2006 (CEST)

text: Ich bin entschieden gegen Ersteres. Ich habe aus dem heillosen Durcheinander von 6 Artikeln diese beiden bemacht, und die Aufteilung ist ok so, weil eben auch die numerische Komponente ein völlig eigene ist. Und einfache und multiple Regression passen gut zusammen, denn sie unterscheiden sich letztlich nur durch die Zahl der Regressoren. --Philipendula 08:00, 19. Sep 2006 (CEST)

text: Hi Chrisqwq, ich bitte daran zu erinnern, dass diese Artikel nicht vom Himmel gefallen sind, sondern eine Heidenarbeit gekostet haben. Wenn Du das zugrundeliegende Konzept ändern willst, muss schon ein bisschen was handfesteres kommen, um so tiefgehende Änderungen durchzuführen. --P. Birken 09:13, 19. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Eine Zusammenlegung von lineare Einfachregression und Methode der kleinsten Quadrate halte ich nicht für sinnvoll. Da es da doch rein aus fachlicher Sicher mehr Unterschiede als Überschneidungen gibt --Pi666 10:13, 19. Sep 2006 (CEST)
thread_title:  Zusammenhangsarten 

message: Bei den verwaisten Bildern gefunden, falls noch benötigt. --Gruß Crux 01:29, 21. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Hallo Crux, lass es bitte noch ein wenig leben. Ich muss erst mal schaun, ob man es wieder einfügen sollte. Danke --Philipendula 10:28, 21. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Naja, das meiste was in der Grafik aufgeführt ist, wurde von mir als Text in das Beispiel zur multiplen Regression eingefügt. Des Weiteren ist in dieser Grafik im unteren Teil eine ANOVA aufgeführt, welche für das Beispiel nicht benötigt wird. --Pi666 20:46, 21. Sep 2006 (CEST)
replies: text: Eigentlich was dieser SPSS-Output auch ein bisschen als Anschauungsmaterial gedacht, wie so eine Auswertung profihaft aussieht. Das einfach zu killen finde ich zumindest befremdlich. --Philipendula 11:03, 1. Okt 2006 (CEST)
thread_title:  Verwaistes Bild 

message: Bei der Berechnung der Regressionsgeraden lautet die Formel
^yi= a+bxi
leider wurde im Beispiel folgendes geschrieben
^yi = 19,73 - (minus statt plus) 0,98 * xi (nicht signierter Beitrag von 80.109.64.109 (Diskussion | Beiträge) 20:55, 10. Jun. 2007 (CEST)
replies: text: Hallo, zwei Zeilen weiter oben ergab sich hier, dass b = -0,98 ist, ich habe dies jetzt etwas "schöner" im Sinne der Formel eingebaut. vorher wurde lediglich das plus sofort nach dem Einsetzen von b durch ein minus ausgetauscht. Gruß --Pi666 13:10, 26. Sep. 2007 (CEST)
thread_title:  ^yi Beispiel, falsche Formel 

message: == Unabhängig ==
Am Anfang steht: ... wobei die einzelnen x-Werte untereinander unabhängig sind. Was haben x-Werte mit stochastischer Unabhängigkeit zu tun?? Nijdam 12:24, 5. Mai 2009 (CEST)
replies: text: Wahrscheinlich war damit gemeint, dass das die Matrix X^TX vollen Rang haben muss, also lineare Unabhängigkeit der Spaltenvektoren von X. -- Philipendula 13:39, 5. Mai 2009 (CEST)
replies: text: Ok, die Verweisung aber zeigt auf stochastische Unabhängigkeit.Nijdam 17:00, 5. Mai 2009 (CEST)

text: Dazwischen kommt aber was mit nichtlinearer Regression. -- Philipendula 13:39, 5. Mai 2009 (CEST)
replies: text: Wird nun gemeint: Y = \beta_0 + \beta_1 \log x + \epsilon sei ein Fall linearer Regression?Nijdam 17:00, 5. Mai 2009 (CEST)

text: Wenn Y = f(x,\beta) + \epsilon, spricht man meiner Meinung nach von lineare Regression, wenn f linear ist in \beta. und von einfacher Regression wenn x 1-dimensional ist. Nijdam 00:12, 6. Mai 2009 (CEST)
thread_title:  - 2009 - 

message: Am Anfang steht: ... wobei die einzelnen x-Werte untereinander unabhängig sind. Was haben x-Werte mit stochastischer Unabhängigkeit zu tun?? Nijdam 12:24, 5. Mai 2009 (CEST)
replies: text: Wahrscheinlich war damit gemeint, dass das die Matrix X^TX vollen Rang haben muss, also lineare Unabhängigkeit der Spaltenvektoren von X. -- Philipendula 13:39, 5. Mai 2009 (CEST)
replies: text: Ok, die Verweisung aber zeigt auf stochastische Unabhängigkeit.Nijdam 17:00, 5. Mai 2009 (CEST)

text: Dazwischen kommt aber was mit nichtlinearer Regression. -- Philipendula 13:39, 5. Mai 2009 (CEST)
replies: text: Wird nun gemeint: Y = \beta_0 + \beta_1 \log x + \epsilon sei ein Fall linearer Regression?Nijdam 17:00, 5. Mai 2009 (CEST)

text: Wenn Y = f(x,\beta) + \epsilon, spricht man meiner Meinung nach von lineare Regression, wenn f linear ist in \beta. und von einfacher Regression wenn x 1-dimensional ist. Nijdam 00:12, 6. Mai 2009 (CEST)
thread_title:  Unabhängig 

message: Hallo,
Ich bin mir zu 99.9% sicher, dass die Berechnung des F-Tests nicht ganz korrekt ist. Gemäss Eintrag lautet 
F= [ SSReg / (n-1)] / [ SSRes / (n-p) ]
Meiner Meinung nach sollte es heissen:
F= [ SSReg / (p-1)] / [ SSRes / (n-p) ]
Gruss
giordano (nicht signierter Beitrag von 85.3.32.180 (Diskussion | Beiträge) 19:12, 10. Jan. 2010 (CET)
replies: text: Danke für den Hinweis. Es muss aber sein F= [ SSReg / (p+1)] / [ SSRes / (n-p-1) ], denn es sind p+1 Variablen im Modell. -- Philipendula 11:51, 12. Jan. 2010 (CET)
thread_title:  F-Test nicht korrekt 

message: Hey, ich würde gerne einen kurzen Abschnitt über autoregressive Modelle (AR(p)) einbauen, bin mir aber nicht sicher, wo das hinsoll. Dazu vielleicht noch einen Link zu (stochastischen) Differenzengleichungen. Gibt es irgendwelche Meinungen dazu? --Angsteh 14:21, 16. Jan. 2010 (CET)
replies: text: Finde ich eine gute Idee. Vielleicht hast du ja Lust einen ganzen Artikel zu den autoregressiven Modellen zu schreiben (evtl mit Hilfe des englischen Artikels als roten Faden -- dann beachte aber die Importregeln, da hab ich mich vor kurzem dran verbrannt) und das Verfahren hier kurz zu skizzieren und auf den Hauptartikel zu verweisen? -- KW 19:37, 10. Mär. 2010 (CET)
thread_title:  Autoregressives Modell 

message: Der Artikel gehört dringend überarbeitet. In Anlehnung an den Artikel in der englischen Wikipedia und in Betracht der in deutschen Wikipedia bereits vorhandenen Artikel und Textbausteine schlage ich folgende Struktur vor:
Kurzbeschreibung (gehört überarbeitet, Regression ist keineswegs ein Spezialfall von Strukturgleichungsmodellen, vielmehr sind SEM eine Weiterentwicklung; Y muss keineswegs metrisch sein (s. logistische Regression); der Gedanke der Regression wird verschleiert durch unnötige Formeln)
Geschichte (hier würde ich / habe ich Teile des entsprechenden Abschnitts des englischen Artikels übersetzt)
Anwendungen (hier habe ich einen geeigneten Teil aus dem englischen Artikel zur Linearen Regression übersetzt; häufige Anwendungen sind Vorhersage und Analyse der unabhängigen Variablen)
Grundschema einer Regressionsanalyse (noch zu schreiben; mein Vorschlag, muss noch mehr eingedeutscht werden: 
* Daten: Transformation, Missing Value Imputation, Auswahl (Interaktionen, automatische Auswahlmethoden)
* Modell: Fit, Verweis auf Abschnitt unten
* Modellanalyse: Goodness of fit (Cross-Validation, etc), Kollinearität, Overfit, Ausreißer/Hebelpunkte, Residuenanalyse (Verteilung, Varianz, Autokorrelation)
* Modellvergleich
Überblick über einige Regressionverfahren (Noch zu schreiben, Kurzbeschreibung und Verweis auf Hauptartikel)
* lineare Regression (hierhin den Hauptteil des aktuellen Artikels verschieben)
* verallgemeinerte lineare Regression (Generalisierte Lineare Modelle
* Logistische Regression
* autoregressive Modelle als Spezialanwendung für Zeitreihen
* Strukturgleichungsmodell
* MARS
* Kernel-Regression
* nicht-parametrische Regression (additive Modelle) 
* etc
Software (optional)
Beispiel (evtl als begleitende Grafiken, gerne auch das Sektflaschenbeispiel aus dem bestehenden Artikel)
Literatur/Anmerkungen/Siehe auch
Soweit mein Vorschlag. Ziel des Artikels sollte m.E. sein, die Idee der Regression darzustellen und Anknüpfpunkte zu den detaillierten Artikeln zu geben. Formeln, Rechenbeispiele und Ausgaben von statistischer Software sollten m.E. nur sehr sparsam in diesem Überblicksartikel angegeben werden. -- KW 13:14, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Naja, wird wohl so sein müssen. Könnte man denn nicht erst mal oben den Hauptteil ausformulieren und dann den Rest auslagern? Denn wenn das mit dem Hauptteil doch nicht klappt, schlingert hier auf ewig eine Artikelruine rum und die lineare Regression findet niemand. -- Philipendula 14:36, 4. Mär. 2010 (CET)

text: Generell halte ich so eine Struktur für gut. Um tempöräre Artikelruinen und Versatzstücken zu vermeiden, sowie der Skepsis anderer Mitautoren vorzubeugen, würde ich vorschlagen den kompletten (Übersichts)Artikel zur Regressionsanalyse zunächst im BNR zu entwickeln und erst danach die nötigen Umstellung im ANR vorzunehmen.--Kmhkmh 15:18, 4. Mär. 2010 (CET)

text: Was ist BNR? -- KW 19:26, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Benutzernamesraum, da man in Ruhe basteln bis eon Artikel fertig ist.--Kmhkmh 22:59, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: OK, da hab ich wieder was gelernt. Jedoch hoffe ich, dass der Artikel in seiner jetzigen Form (wenn noch der Teil zur linearen Regression verschoben wird) schon recht vollständig, wenn auch weiter überarbeitungsbedürftig ist. Es sind nur noch 4 Kurzbeschreibungen für einzelne Verfahren einzustellen, was im Laufe des Tages abgeschlossen sein sollte. -- KW 12:07, 5. Mär. 2010 (CET)

text: So, jetzt habe ich eine Grundstruktur eingestellt. Mir ist nur noch ein Anliegen, die Kapitel 5-7 in einen Artikel "Lineare Regression" zu verschieben. (nicht signierter Beitrag von KW (Diskussion | Beiträge) 01:38, 6. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Also in der vorliegenden Struktur scheint mir eine Auslagerung der linearen Regression sinnvoll. --P. Birken 16:28, 6. Mär. 2010 (CET)
thread_title:  Überarbeitung; Vorschlag einer Struktur 

message: Liebe Interessierte!
Auf WP:IU sind heute drei Anträge aufgeschlagen, die sich alle um diesen Artikel drehen. Wenn ich es richtig verstanden habe, wurden die Abschnitte „Geschichte“ aus :en:Regression analysis und „Anwendungen“ aus :en:Linear regression übersetzt hier eingefügt. Zudem wurden danach Abschnitte von Regressionsanalyse nach Lineare Regression kopiert. Beide Vorgänge sind lizenzwidrig. Nun besteht aber die Möglichkeit, komplette Versionsgeschichte durch Import zu kopieren. Selbstverständlich darf man dabei nicht Versionsgeschichten vermengen (Hilfe:Artikel_zusammenführen#Versionsgeschichten_vereinigen), weswegen eine Duplizierung der Versionsgeschichte der englischsprachigen Artikel auf Regressionsanalyse nicht sinnvoll ist, da sich die Versionsgeschichten überlappen würden (sähe dann in etwa so aus – man achte auf die verschiedenen Bytezahlen der Versionen). Hier müssen also entweder die Übersetzungen, die aus der englischsprachigen Wikipedia kommen, gelöscht werden, oder man verfolgt den Alternativweg zum Nachimport. Bei der Übertragung von Regressionsanalyse nach Lineare Regression wäre es hingegen möglich, die Versionsgeschichten zu kopieren, solange man sich hier (und dort) einigt, dass die Versionen vor der Auslagerung (Redirects etc.) gelöscht würden, eben damit es nicht auch dort zur Überlagerung von Versionen kommt. Da aber anscheinend Teile des Lemmas Lineare Regression aus dem englischsprachigen :en:Linear regression und nicht nur aus Regressionsanalyse zu kommen scheinen, müsste, wenn man korrekt die Versionsgeschichten einhalten möchte, beide dorthin kopiert werden. Dies geht aus Überlagerungsgründen, wie gesagt, aber nicht. Insofern bestehen m. E. auch dort nur die Alternativen Löschen oder alternative Auslagerung/Übersetzung. Wobei ein Nachimport natürlich immer angessener ist als eine Kopie der Versionsgeschichte in eine Version des Artikels. Ansonsten gäbe es natürlich noch die Möglichkeit, Lineare Regression ausschließlich als Übersetzung von :en:Linear regression zu gestalten. Dann dürfte man aber keine Inhalte mit Schöpfungshöhe aus Regressionsanalyse zitieren, um keine URV zu begehen. Sollte ich etwas falsch verstanden haben, möge man mich bitte korrigieren. Da ich diese Seite nicht beobachten werde, wäre ein Hinweis auf WP:IU oder BD:DerHexer hilfreich. Grüße, —DerHexer (Disk., Bew.) 19:38, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Bezüglich "Geschichte" und "Anwendungen" aus den jeweiligen englischen Artikeln würde ich gern den Weg des Nachimports gehen. Leider bin ich kein versierter Wikipedianer und sehe nicht was die einzelnen Schritte für diesen Vorgang sind. Kannst du mir da helfen? Was die Verschiebung von de-Regressionsanalyse nach de-Lineare Regression angeht, sind dabei keine Inhalte der englischen Wikipedia betrofffen. Es werden lediglich Teile des deutschen Regressionsartikels im Lineare Regressionsartikel übernommen. Ist das so möglich? -- KW 20:06, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Bei den Abschnitten geht ein Nachimport leider nicht, da die Versionsgeschichte sonst vermengt wird. Bitte die Alternative nutzen. Die Versionsgeschichte von Regressionsanalyse kann ich nach Lineare Regression, allerdings nur bis zu der Einfügung der beiden Abschnittsübersetzungen aus enwiki. Dann müssten aber die Versionen mit der Weiterleitung und dem urspünglichen Artikel bis zur Version „2. Mär. 2010, 20:56:27 (rev) (edit) KW (Diskussion | Beiträge | Sperren) (31.487 Bytes) (entfernen)“ auf Konsens hin gelöscht werden, um eine Vermengung zu vermeiden. Grüße, —DerHexer (Disk., Bew.) 20:11, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Da habe ich Verständnisprobleme. 1) Was ist die Alternative zu Nachimport? Löschen der entsprechenden Textbestandteile? Und wie kann ich dann nachträglich wieder einpflegen, dann aber ohne "URV"? 2) Wie entsteht ein Konsens zur Löschung der Versionen von "Lineare Regression"? -- KW 20:33, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Die Alternative steht hier: Hilfe:Artikelinhalte_auslagern#Alternativ. Einfach nochmal die Versionsgeschichte der Artikel aus enwiki in eine Version hier kopieren. Der Konsens ergibt sich aus der Diskussion hier. Oder macht ein Mini-Meinungsbild; nur möchte ich ungern auf eigene Entscheidung Artikelteile löschen, um eine Auslagerung durchzuführen. —DerHexer (Disk., Bew.) 20:41, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Also die Versionsgeschichte habe ich mit dem tool  kopiert und hier in meinem Texteditor. Bloß wo soll ich das einfügen? Und wie mache ich ein Mini-Meinungsbild? -- KW 20:45, 4. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Einfach in Regressionsanalyse an das Ende des Artikels kopieren und abspeichern. Dann direkt wieder rausnehmen und nochmal abspeichern. Meinungsbild siehe unten, wobei ich das lieber anhand von Argumenten und nicht Stimmen sehen wollte … Grüße, —DerHexer (Disk., Bew.) 20:56, 4. Mär. 2010 (CET)

text: Grundsätzlich nichts, vielleicht könnte man sich dabei absprechend, dass die Version von Philipendula erzeugt wird, damit klar ist, dass ein Großteil der Inhalte von ihr ist. --P. Birken 16:30, 6. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Lieber P. Birken, danke für das Angebot. Nur ist mir leider auf den ersten und auch zweiten Blick überhaupt nicht klar, was ich konkret machen muss. Muss ich einen Importwunsch an einen Steward richten, oder wie gehe ich hier vor? Viele Grüße -- Philipendula 11:13, 8. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Mit dem tool  (Format Wiki text (list)) die Versionsgeschichte von "Regressionsanalyse" in einen Texteditor kopieren, dann im Artikel "Lineare Regression" unten einfügen, speichern, wieder löschen und nochmal speichern. Schließlich die Kapitel 5-7 des Artikels "Regressionsanalyse" in den Artikel "Lineare Regression" verschieben und speichern. So verstehe ich jedenfalls die Ausführungen von DerHexer weiter oben. Gruß, -- KW 17:18, 8. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Isses ok, wenn ich es morgen mache? Bin heute zu müde.-- Philipendula 23:54, 8. Mär. 2010 (CET)

text: Zumindest ist dies die Variante ohne Nachimport, die man verwenden muss, wenn der neue Artikel aus mehreren Artikeln/Sprachen zusammengesetzt ist oder die bestehende Versionsgeschichte sich mit dem Nachimport überschneiden würde. Grüße, —DerHexer (Disk., Bew.) 00:14, 9. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Hm..., eigentlich bleibt ja die Versionsgeschichte von Regressionsanalyse ohnehin erhalten, oder? Wenn die nicht gekillt wird, könnte man ev. eine schmerzlose Variante wählen, indem man doch die Inhalte aus Regressionsanalyse mit Copy-Paste nach Lineare Regression überträgt und dann in der Zusammenfassungszeile bemerkt, dass die Versionsgeschichte noch in Regressionsanalyse liegt. Was meint ihr dazu? Oder besteht die Gefahr, dass die alte Versionsgeschichte in Regressionsanalyse über den Jordan geht? In dem Fall versuche ich das mit dem Nachimport. Grüße -- Philipendula 16:22, 9. Mär. 2010 (CET)
replies: text: Für mich wäre das in Ordnung so -- KW 16:54, 9. Mär. 2010 (CET)

text: Mich hat die Geduld verlassen. Ich habe jetzt einen Nachimport mit explizitem Hinweis auf die Verdienste von Philipendula vorgenommen. Damit klinke ich mich aus dem Artikel wieder aus, in der Hoffnung einen nachhaltigen Beitrag zur Verbesserung geleistet zu haben. Wenn ich damit jemanden vor den Kopf gestoßen habe -- dafür gibt es die Edit-Funktion. -- KW 19:32, 10. Mär. 2010 (CET)
thread_title:  Artikelauslagerung 

message: == multiple versus multivariate Regression ==
Meines Wissens ist der Unterschied zwischen multipler und multivariater Regression folgender: bei einer multivariaten Regression habe ich mehrere unabhängige Variablen, bei der multiplen Regression hingegen mehrere abhängige Variablen (also praktische mehrere Regressionen). Im Internet scheinen die Begriffe im Allgemeinen synonym im Sinne der multivariaten Regression verwendet zu werden. Ich denke, das sollte lieber thematisiert werden anstatt einfach beides gleichzusetzen. (nicht signierter Beitrag von 193.175.223.77 (Diskussion) 11:44, 13. Okt. 2011 (CEST)
replies: text: Ok. Bei der multiplen Regression habe ich mehrere unabhängige Variablen ,die ja fest vorgegeben sind und daher nicht als Zufallsvariable gelten. Bei der multivariaten sind es mehrere abhängige Variablen. Das heißt, ich stimme nicht zu. Gruß --Philipendula 11:31, 16. Okt. 2011 (CEST)
replies: text: Du hast recht, ich habe nicht gut gelesen. Multiple Regresion: mehrere unabhaengige Variablen; multivariate Regression: mehrere abhaengige (Zufalls)Variablen. Nijdam 12:03, 16. Okt. 2011 (CEST)
replies: text: Yep. --Philipendula 12:43, 16. Okt. 2011 (CEST)
thread_title:  - 2011 - 

message: Meines Wissens ist der Unterschied zwischen multipler und multivariater Regression folgender: bei einer multivariaten Regression habe ich mehrere unabhängige Variablen, bei der multiplen Regression hingegen mehrere abhängige Variablen (also praktische mehrere Regressionen). Im Internet scheinen die Begriffe im Allgemeinen synonym im Sinne der multivariaten Regression verwendet zu werden. Ich denke, das sollte lieber thematisiert werden anstatt einfach beides gleichzusetzen. (nicht signierter Beitrag von 193.175.223.77 (Diskussion) 11:44, 13. Okt. 2011 (CEST)
replies: text: Ok. Bei der multiplen Regression habe ich mehrere unabhängige Variablen ,die ja fest vorgegeben sind und daher nicht als Zufallsvariable gelten. Bei der multivariaten sind es mehrere abhängige Variablen. Das heißt, ich stimme nicht zu. Gruß --Philipendula 11:31, 16. Okt. 2011 (CEST)
replies: text: Du hast recht, ich habe nicht gut gelesen. Multiple Regresion: mehrere unabhaengige Variablen; multivariate Regression: mehrere abhaengige (Zufalls)Variablen. Nijdam 12:03, 16. Okt. 2011 (CEST)
replies: text: Yep. --Philipendula 12:43, 16. Okt. 2011 (CEST)
thread_title:  multiple versus multivariate Regression 

message: Eingefügt von Philipendula 00:19, 1. Sep. 2004 (CEST)
thread_title: Versionsgeschichten der Artikel, aus denen '''Methode der kleinsten Quadrate''' zusammengesetzt worden ist