{"id":2153,"date":"2023-07-23T11:27:40","date_gmt":"2023-07-23T11:27:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/residuen-vs-hebelwirkung\/"},"modified":"2023-07-23T11:27:40","modified_gmt":"2023-07-23T11:27:40","slug":"residuen-vs-hebelwirkung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/residuen-vs-hebelwirkung\/","title":{"rendered":"Was ist ein residuen-\/leverage-diagramm? (definition &amp; #038; beispiel)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine <strong>Darstellung der Residuen im Vergleich zur Hebelwirkung<\/strong> ist eine Art <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/diagnosediagramme-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Diagnosediagramm<\/a> , mit dem wir einflussreiche Beobachtungen in einem Regressionsmodell identifizieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So sieht diese Art von Diagramm in der statistischen Programmiersprache R aus:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18596 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diagnostic2.png\" alt=\"\" width=\"475\" height=\"452\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jede Beobachtung im Datensatz wird als einzelner Punkt im Diagramm angezeigt. Die x-Achse zeigt die Hebelwirkung jedes Punkts und die y-Achse zeigt das standardisierte Residuum jedes Punkts.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Der Hebel<\/strong> bezieht sich auf das Ausma\u00df, in dem sich die Koeffizienten des Regressionsmodells \u00e4ndern w\u00fcrden, wenn eine bestimmte Beobachtung aus dem Datensatz entfernt w\u00fcrde.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beobachtungen mit hohem Leverage haben einen starken Einfluss auf die Koeffizienten des Regressionsmodells. Wenn wir diese Beobachtungen entfernen, w\u00fcrden sich die Modellkoeffizienten erheblich \u00e4ndern.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standardisierte Residuen<\/strong> beziehen sich auf die standardisierte Differenz zwischen einem vorhergesagten Wert f\u00fcr eine Beobachtung und dem tats\u00e4chlichen Wert der Beobachtung.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es ist zu beachten, dass eine Beobachtung einen hohen absoluten Wert f\u00fcr ein standardisiertes Residuum, aber einen niedrigen Wert f\u00fcr die Hebelwirkung haben kann.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>So interpretieren Sie ein Residuen-Hebel-Diagramm<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn ein Punkt in diesem Diagramm au\u00dferhalb der Cook-Distanz liegt (die rot gepunkteten Linien), gilt dies als einflussreiche Beobachtung.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Schauen wir uns das zuvor gezeigte Diagramm \u201eResiduen vs. Hebelwirkung\u201c an:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18596 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diagnostic2.png\" alt=\"\" width=\"478\" height=\"454\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Im obigen Beispiel k\u00f6nnen wir sehen, dass Beobachtung Nr. 10 der Cook-Distanzgrenze am n\u00e4chsten kommt, aber nicht \u00fcber die gepunktete Linie hinausgeht.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Das bedeutet <strong>, dass es in unserem Regressionsmodell keine Einflusspunkte gibt<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir jedoch an, dass wir das folgende Residuen-\/Hebelwirkungsdiagramm haben:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19954 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/niveau-1.png\" alt=\"\" width=\"472\" height=\"458\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass Beobachtung Nr. 1 in der oberen rechten Ecke au\u00dferhalb der rot gepunkteten Linien liegt. Dies weist darauf hin, dass es <strong>sich um einen Einflusspunkt handelt<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das hei\u00dft, wenn wir diese Beobachtung aus unserem Datensatz entfernen und das Regressionsmodell erneut anpassen w\u00fcrden, w\u00fcrden sich die Modellkoeffizienten erheblich \u00e4ndern.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wie man mit einflussreichen Beobachtungen umgeht<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie ein Diagramm der Residuen im Vergleich zur Hebelwirkung f\u00fcr ein Modell erstellen und feststellen, dass eine oder mehrere Beobachtungen als einflussreich identifiziert werden, k\u00f6nnen Sie mehrere Dinge tun:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Stellen Sie sicher, dass die Beobachtung kein Fehler ist.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bevor Sie Ma\u00dfnahmen ergreifen, sollten Sie zun\u00e4chst sicherstellen, dass einflussreiche Beobachtungen nicht auf einen Dateneingabefehler oder ein anderes seltsames Ereignis zur\u00fcckzuf\u00fchren sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Versuchen Sie, ein anderes Regressionsmodell anzupassen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Einflussreiche Beobachtungen k\u00f6nnen darauf hinweisen, dass das von Ihnen angegebene Modell nicht gut zu den Daten passt. In diesem Fall k\u00f6nnen Sie ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/polynomielle-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">polynomiales Regressionsmodell<\/a> oder ein nichtlineares Modell ausprobieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Entfernen Sie einflussreiche Kommentare.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Sie beschlie\u00dfen, einflussreiche Beobachtungen einfach zu entfernen, wenn das von Ihnen angegebene Modell bis auf ein oder zwei einflussreiche Beobachtungen gut zu den Daten zu passen scheint.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zur Verwendung von Residuen zur Bewertung der Passung von Regressionsmodellen.<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ruckstand\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was sind Residuen in der Statistik?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/standardisierte-ruckstande\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was sind standardisierte Residuen?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/diagnosediagramme-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So interpretieren Sie Diagnosediagramme in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine Darstellung der Residuen im Vergleich zur Hebelwirkung ist eine Art Diagnosediagramm , mit dem wir einflussreiche Beobachtungen in einem Regressionsmodell identifizieren k\u00f6nnen. 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