{"id":2328,"date":"2023-07-22T18:09:17","date_gmt":"2023-07-22T18:09:17","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-alias-koeffizienten-im-modell\/"},"modified":"2023-07-22T18:09:17","modified_gmt":"2023-07-22T18:09:17","slug":"r-alias-koeffizienten-im-modell","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-alias-koeffizienten-im-modell\/","title":{"rendered":"So beheben sie das problem in r: das modell enth\u00e4lt alias-koeffizienten"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Ein Fehler, der in R auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n

 Error in vive.default(model): there are aliased coefficients in the model\n<\/strong><\/pre>\n
 Dieser Fehler tritt typischerweise auf, wenn in einem Regressionsmodell Multikollinearit\u00e4t<\/a> vorliegt. Das hei\u00dft, zwei oder mehr Pr\u00e4diktorvariablen im Modell sind stark (oder perfekt) korreliert.<\/span><\/p>\n
 Wenn dies geschieht, sagen wir, dass eine Variable ein \u201eAlias\u201c einer anderen Variablen ist, was bei der Anpassung eines Regressionsmodells zu Problemen f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie dieser Fehler in der Praxis behoben werden kann.<\/span><\/p>\n
 So reproduzieren Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir wenden das folgende Regressionsmodell<\/a> in R an:<\/span><\/p>\n
 #make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (0)\n\n#define data\n<\/span>x1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\nx3 <- x2*3\ny <- rnorm(100)\n\n#fit regression model\n<\/span>model <- lm(y~x1+x2+x3)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen die Funktion vive()<\/strong> des Autopakets<\/strong> verwenden, um die VIF-Werte f\u00fcr jede Pr\u00e4diktorvariable im Modell zu berechnen, um festzustellen, ob Multikollinearit\u00e4t ein Problem darstellt:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (car)\n<\/span><\/span>\n#calculate VIF values for predictor variables<\/span>\nlively(model)\n\n<\/span>Error in vive.default(model): there are aliased coefficients in the model\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir erhalten die Fehlermeldung \u201e Das Modell enth\u00e4lt Alias-Koeffizienten\u201c.<\/strong> \u201e<\/span><\/p>\n
 Dies sagt uns, dass zwei oder mehr Pr\u00e4diktorvariablen im Modell perfekt korreliert sind.<\/span><\/p>\n
 So beheben Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Um zu bestimmen, welche Pr\u00e4diktorvariablen perfekt korrelieren, k\u00f6nnen wir mit der Funktion cor()<\/strong> eine Korrelationsmatrix<\/a> f\u00fcr die Variablen erstellen:<\/span><\/p>\n
 #place variables in data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (x1, x2, x3, y)\n\n#create correlation matrix for data frame\n<\/span>cor(df)\n\n           x1 x2 x3 y\nx1 1.00000000 0.126886263 0.126886263 0.065047543\nx2 0.12688626 1.000000000 1.000000000 -0.009107573\nx3 0.12688626 1.000000000 1.000000000 -0.009107573\ny 0.06504754 -0.009107573 -0.009107573 1.000000000\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Um diesen Fehler zu beheben, passen Sie einfach das Regressionsmodell erneut an und lassen eine dieser beiden Variablen weg.<\/span><\/p>\n
 Es spielt keine Rolle, welche Variable wir weglassen, da beide im Regressionsmodell genau die gleichen Informationen liefern.<\/span><\/p>\n
 Der Einfachheit halber entfernen wir x3<\/strong> und passen das Regressionsmodell erneut an:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (car)\n<\/span>\n#make this example reproducible\nset. seeds<\/span> (0)\n\n#define data\n<\/span>x1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\nx3 <- x2*3\ny <- rnorm(100)\n\n#fit regression model\n<\/span>model <- lm(y~x1+x2)\n\n#calculate VIF values for predictor variables in model<\/span>\nlively(model)\n\n      x1 x2 \n1.016364 1.016364 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass wir dieses Mal bei der Berechnung der VIF-Werte f\u00fcr das Modell keine Fehler erhalten, da Multikollinearit\u00e4t kein Problem mehr darstellt.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Fehler in R beheben k\u00f6nnen:<\/span><\/p>\n
 So reparieren Sie in R: Der Ersatz hat die L\u00e4nge Null<\/a>
 So beheben Sie das Problem in R: Argumente umfassen eine unterschiedliche Anzahl von Zeilen<\/a>
 So beheben Sie das Problem in R: Das Argument ist weder numerisch noch logisch: Geben Sie na zur\u00fcck<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ein Fehler, der in R auftreten kann, ist: Error in vive.default(model): there are aliased coefficients in the model Dieser Fehler tritt typischerweise auf, wenn in einem Regressionsmodell Multikollinearit\u00e4t vorliegt. Das hei\u00dft, zwei oder mehr Pr\u00e4diktorvariablen im Modell sind stark (oder perfekt) korreliert. 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