{"id":1578,"date":"2023-07-25T19:07:04","date_gmt":"2023-07-25T19:07:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/durbin-watson-excel-test\/"},"modified":"2023-07-25T19:07:04","modified_gmt":"2023-07-25T19:07:04","slug":"durbin-watson-excel-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/durbin-watson-excel-test\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen durbin-watson-test in excel durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/lineare-regressionsannahmen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">wichtigsten Annahmen der linearen Regression<\/a> besteht darin, dass zwischen den Residuen keine Korrelation besteht, d. h. die Residuen sind unabh\u00e4ngig.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine M\u00f6glichkeit, festzustellen, ob diese Annahme erf\u00fcllt ist, besteht darin, einen <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/durbin-watson-test\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Durbin-Watson-Test<\/a> durchzuf\u00fchren, der verwendet wird, um das Vorhandensein einer Autokorrelation in den Residuen einer Regression zu erkennen. Dieser Test basiert auf den folgenden Annahmen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> (Nullhypothese):<\/strong> Es besteht keine Korrelation zwischen den Residuen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> (Alternativhypothese):<\/strong> Die Residuen sind autokorreliert.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Durchf\u00fchrung eines Durbin-Watson-Tests in Excel.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zuerst geben wir Werte aus einem Datensatz ein, f\u00fcr den wir ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/multiple-lineare-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">multiples lineares Regressionsmodell<\/a> erstellen m\u00f6chten:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15708 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/durbinexcel1.png\" alt=\"\" width=\"454\" height=\"411\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Passen Sie ein multiples lineares Regressionsmodell an<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes passen wir ein multiples lineares Regressionsmodell an, wobei wir y als Antwortvariable und x1 und x2 als Pr\u00e4diktorvariablen verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie dazu im oberen Men\u00fcband auf die Registerkarte <strong>\u201eDaten\u201c<\/strong> . Klicken Sie dann in der Gruppe <strong>\u201eAnalysieren\u201c<\/strong> auf <strong>\u201eDatenanalyse\u201c<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-5292 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\" alt=\"\" width=\"485\" height=\"185\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie dies nicht als Option sehen, m\u00fcssen Sie zuerst <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/so-laden-sie-das-analyse-toolpak-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Analysis ToolPak laden<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie im angezeigten Fenster auf <strong>Regression<\/strong> und dann auf <strong>OK<\/strong> . Geben Sie im neuen Fenster, das erscheint, die folgenden Informationen ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15709 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/durbinexcel2.png\" alt=\"\" width=\"518\" height=\"354\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>OK<\/strong> klicken, wird das Regressionsergebnis angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15710 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/durbinexcel3.png\" alt=\"\" width=\"554\" height=\"616\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Schritt 3: F\u00fchren Sie den Durbin-Watson-Test durch<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Teststatistik f\u00fcr den Durbin-Watson-Test, bezeichnet mit <em>d<\/em> , wird wie folgt berechnet:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-13640 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/durbinwatson1-1.png\" alt=\"Durbin Watson-Teststatistik\" width=\"197\" height=\"66\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>T:<\/strong> Die Gesamtzahl der Beobachtungen<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>e <sub>t<\/sub> :<\/strong> Das t- <sup>te<\/sup> Residuum des Regressionsmodells<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um diese Teststatistik in Excel zu berechnen, k\u00f6nnen wir die folgende Formel verwenden:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15711 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/durbinexcel4.png\" alt=\"Durbin Watson-Test in Excel\" width=\"615\" height=\"293\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Teststatistik betr\u00e4gt <strong>1,3475<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um zu bestimmen, ob eine Durbin-Watson-Teststatistik bei einem bestimmten Alpha-Level signifikant signifikant ist, kann man auf diese Tabelle mit kritischen Werten zur\u00fcckgreifen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr \u03b1 = 0,05, n = 13 Beobachtungen und k = 2 unabh\u00e4ngige Variablen im Regressionsmodell zeigt die Durbin-Watson-Tabelle die folgenden oberen und unteren kritischen Werte:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Unterer kritischer Wert: <strong>0,86<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Oberer kritischer Wert: <strong>1,56<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da unsere Teststatistik von <strong>1,3475<\/strong> nicht au\u00dferhalb dieses Bereichs liegt, verf\u00fcgen wir nicht \u00fcber ausreichende Beweise, um die Nullhypothese des Durbin-Watson-Tests abzulehnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit anderen Worten: Es besteht keine Korrelation zwischen den Residuen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Was tun, wenn Autokorrelation erkannt wird?<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie die Nullhypothese ablehnen und zu dem Schluss kommen, dass in den <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ruckstand\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Residuen<\/a> eine Autokorrelation vorliegt, haben Sie mehrere M\u00f6glichkeiten, dieses Problem zu beheben, wenn es schwerwiegend genug ist:<\/span><\/p>\n<ul data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr eine positive serielle Korrelation sollten Sie erw\u00e4gen, dem Modell Verz\u00f6gerungen der abh\u00e4ngigen und\/oder unabh\u00e4ngigen Variablen hinzuzuf\u00fcgen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Stellen Sie bei negativer serieller Korrelation sicher, dass keine Ihrer Variablen <em>\u00fcberm\u00e4\u00dfig verz\u00f6gert<\/em> ist.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr die saisonale Korrelation sollten Sie erw\u00e4gen, dem Modell saisonale <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/regressions-dummy-variablen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dummies<\/a> hinzuzuf\u00fcgen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/so-erstellen-sie-eine-restspur-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie ein Residuendiagramm in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/excel-normalisierte-residuen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie standardisierte Residuen in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/restquadratsumme-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie die Restquadratsumme in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine der wichtigsten Annahmen der linearen Regression besteht darin, dass zwischen den Residuen keine Korrelation besteht, d. h. die Residuen sind unabh\u00e4ngig. 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