{"id":1806,"date":"2023-07-24T22:03:16","date_gmt":"2023-07-24T22:03:16","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/variablenplot-r-hinzufugen\/"},"modified":"2023-07-24T22:03:16","modified_gmt":"2023-07-24T22:03:16","slug":"variablenplot-r-hinzufugen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/variablenplot-r-hinzufugen\/","title":{"rendered":"So erstellen sie angeh\u00e4ngte variablendiagramme in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In der Statistik handelt es sich bei <strong>Diagrammen mit hinzugef\u00fcgten Variablen<\/strong> um einzelne Diagramme, die die Beziehung zwischen einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Antwortvariablen<\/a> und einer Pr\u00e4diktorvariablen in einem multiplen linearen Regressionsmodell anzeigen und gleichzeitig das Vorhandensein anderer Pr\u00e4diktorvariablen im Modell kontrollieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis:<\/strong> Manchmal werden diese Diagramme auch \u201epartielle Regressionsdiagramme\u201c genannt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Art von Diagramm erm\u00f6glicht es uns, die Beziehung zwischen jeder einzelnen Pr\u00e4diktorvariablen und der Antwortvariablen in einem Modell zu beobachten und gleichzeitig andere Pr\u00e4diktorvariablen konstant zu halten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um Diagramme angeh\u00e4ngter Variablen in R zu erstellen, k\u00f6nnen wir die Funktion <strong>avPlots()<\/strong> aus dem Paket <strong>car<\/strong> verwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load <em>car<\/em> package\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (car) \n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit multiple linear regression model\n<\/span>model &lt;- lm(y ~ x1 + x2 + ..., data = df)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create added variable plots\n<\/span>avPlots(model)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Variablendiagramme in R hinzuf\u00fcgen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir passen das folgende multiple lineare Regressionsmodell in R an und verwenden dabei Daten aus dem <strong>mtcars-<\/strong> Datensatz:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fit multiple linear regression model\n<\/span>model &lt;- lm(mpg ~ disp + hp + drat, data = mtcars)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view summary of model\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nlm(formula = mpg ~ disp + hp + drat, data = mtcars)\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-5.1225 -1.8454 -0.4456 1.1342 6.4958 \n\nCoefficients:\n             Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)   \n(Intercept) 19.344293 6.370882 3.036 0.00513 **\navailable -0.019232 0.009371 -2.052 0.04960 * \nhp -0.031229 0.013345 -2.340 0.02663 * \ndrat 2.714975 1.487366 1.825 0.07863 . \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 3.008 on 28 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.775, Adjusted R-squared: 0.7509 \nF-statistic: 32.15 on 3 and 28 DF, p-value: 3.28e-09<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um die Beziehung zwischen der Antwortvariablen \u201empg\u201c und jeder einzelnen Pr\u00e4diktorvariablen im Modell zu visualisieren, k\u00f6nnen wir mit der Funktion <strong>avPlots()<\/strong> Diagramme hinzugef\u00fcgter Variablen erstellen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load car package\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (car)\n<\/span>\n#produce added variable plots\n<span style=\"color: #000000;\">avPlots(model)<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12861\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/ajoutevarplots1.png\" alt=\"Hinzuf\u00fcgen eines Variablenplots in R\" width=\"503\" height=\"507\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie jede Handlung:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die x-Achse zeigt eine einzelne Pr\u00e4diktorvariable und die y-Achse zeigt die Antwortvariable an.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die blaue Linie zeigt den Zusammenhang zwischen der Pr\u00e4diktorvariablen und der Antwortvariablen, <em>w\u00e4hrend der Wert aller anderen Pr\u00e4diktorvariablen konstant bleibt<\/em> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die beschrifteten Punkte in jedem Diagramm stellen die beiden Beobachtungen mit den gr\u00f6\u00dften <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ruckstand\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Residuen<\/a> und die beiden Beobachtungen mit der gr\u00f6\u00dften teilweisen Hebelwirkung dar.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass der Winkel der Linie in jedem Diagramm dem Vorzeichen des Koeffizienten der gesch\u00e4tzten Regressionsgleichung entspricht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hier sind beispielsweise die gesch\u00e4tzten Koeffizienten f\u00fcr jede Pr\u00e4diktorvariable im Modell:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Anzeige:<\/strong> -0,019232<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>ch:<\/strong> -0,031229<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Datum:<\/strong> 2.714975<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass der Winkel der Linie im Diagramm der hinzugef\u00fcgten Variablen f\u00fcr <em>drat<\/em> positiv ist, w\u00e4hrend er f\u00fcr <em>disp<\/em> und <em>hp<\/em> negativ ist, was den Vorzeichen ihrer gesch\u00e4tzten Koeffizienten entspricht:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12864\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/ajoutevarplots2.png\" alt=\"So interpretieren Sie Diagramme hinzugef\u00fcgter Variablen\" width=\"473\" height=\"495\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mithilfe dieser Diagramme k\u00f6nnen wir die Beziehung zwischen jeder einzelnen Pr\u00e4diktorvariablen und der Antwortvariablen leicht visualisieren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einfache-lineare-regression-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine einfache lineare Regression in R durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/multiple-lineare-regression-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression in R durch<\/a><br \/> So f\u00fchren Sie eine logistische Regression in R durch<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der Statistik handelt es sich bei Diagrammen mit hinzugef\u00fcgten Variablen um einzelne Diagramme, die die Beziehung zwischen einer Antwortvariablen und einer Pr\u00e4diktorvariablen in einem multiplen linearen Regressionsmodell anzeigen und gleichzeitig das Vorhandensein anderer Pr\u00e4diktorvariablen im Modell kontrollieren. 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