{"id":629,"date":"2023-07-29T06:44:42","date_gmt":"2023-07-29T06:44:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/vorhergesagte-werte-residuen-regression-stata\/"},"modified":"2023-07-29T06:44:42","modified_gmt":"2023-07-29T06:44:42","slug":"vorhergesagte-werte-residuen-regression-stata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/vorhergesagte-werte-residuen-regression-stata\/","title":{"rendered":"So erhalten sie vorhergesagte werte und residuen in stata"},"content":{"rendered":"

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Die lineare Regression<\/a> ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer oder mehreren erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Wenn wir eine lineare Regression f\u00fcr einen Datensatz durchf\u00fchren, erhalten wir eine Regressionsgleichung, mit der wir die Werte einer Antwortvariablen anhand der Werte der erkl\u00e4renden Variablen vorhersagen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen wir die Differenz zwischen den vorhergesagten Werten und den tats\u00e4chlichen Werten messen, um die Residuen<\/strong> f\u00fcr jede Vorhersage zu erhalten. Dies hilft uns, eine Vorstellung davon zu bekommen, wie gut unser Regressionsmodell Antwortwerte vorhersagt.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie sowohl vorhergesagte Werte<\/strong> als auch Residuen<\/strong> f\u00fcr ein Regressionsmodell in Stata erhalten.<\/span><\/p>\n

Beispiel: So erhalten Sie vorhergesagte Werte und Residuen<\/strong><\/span><\/h3>\n

F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir den integrierten Stata-Datensatz namens auto<\/em> . Wir werden mpg<\/em> und Hubraum<\/em> als erkl\u00e4rende Variablen und den Preis<\/em> als Antwortvariable verwenden.<\/span><\/p>\n

F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine lineare Regression durchzuf\u00fchren und dann die vorhergesagten Werte und Residuen f\u00fcr das Regressionsmodell zu erhalten.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Daten laden und anzeigen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Zuerst laden wir die Daten mit dem folgenden Befehl:<\/span><\/p>\n

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automatische Nutzung des Systems<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Als n\u00e4chstes erhalten wir mit dem folgenden Befehl eine kurze Zusammenfassung der Daten:<\/span><\/p>\n

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zusammenfassen<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Fassen<\/p>\n

Schritt 2: Passen Sie das Regressionsmodell an.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes verwenden wir den folgenden Befehl, um das Regressionsmodell anzupassen:<\/span><\/p>\n

\n

Regressionspreis mpg Hubraum<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Ausgabe<\/p>\n

Die gesch\u00e4tzte Regressionsgleichung lautet:<\/span><\/p>\n

gesch\u00e4tzter Preis = 6672,766 -121,1833*(mpg) + 10,50885*(Hubraum)<\/span><\/p>\n

Schritt 3: Ermitteln Sie die vorhergesagten Werte.<\/strong><\/span><\/p>\n

Wir k\u00f6nnen die vorhergesagten Werte erhalten, indem wir den Befehl \u201epredict\u201c<\/strong> verwenden und diese Werte in einer Variablen mit einem beliebigen Namen speichern. In diesem Fall verwenden wir den Namen pred_price<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

pred_price vorhersagen<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Mit dem Listenbefehl<\/strong> k\u00f6nnen wir tats\u00e4chliche Preise und vorhergesagte Preise nebeneinander anzeigen. Insgesamt gibt es 74 vorhergesagte Werte, wir zeigen jedoch nur die ersten 10 mit dem Befehl in 1\/10<\/strong> an:<\/span><\/p>\n

\n

Listenpreis pred_price in 1\/10<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Tats\u00e4chliche<\/p>\n

Schritt 4: Holen Sie sich den R\u00fcckstand.<\/strong><\/span><\/p>\n

Wir k\u00f6nnen die Residuen jeder Vorhersage erhalten, indem wir den Befehl \u201eResiduen\u201c<\/strong> verwenden und diese Werte in einer Variablen mit einem beliebigen Namen speichern. In diesem Fall verwenden wir den Namen resid_price<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

prognostizieren Sie den Residenzpreis und die Residuen<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Wir k\u00f6nnen den tats\u00e4chlichen Preis, den erwarteten Preis und die Residuen nebeneinander anzeigen, indem wir erneut den Befehl list<\/strong> verwenden:<\/span><\/p>\n

\n

Listenpreis pred_price resid_price in 1\/10<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Residuen<\/p>\n

Schritt 5: Erstellen Sie ein Diagramm der vorhergesagten Werte gegen\u00fcber den Residuen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir ein Streudiagramm erstellen, um die Beziehung zwischen den vorhergesagten Werten und den Residuen zu visualisieren:<\/span><\/p>\n

\n

Streuung resident_price pred_price<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Darstellung<\/p>\n

Wir k\u00f6nnen sehen, dass die Residuen im Durchschnitt tendenziell zunehmen, wenn die angepassten Werte zunehmen. Dies k\u00f6nnte ein Zeichen f\u00fcr Heteroskedastizit\u00e4t<\/a> sein \u2013 wenn die Verteilung der Residuen nicht auf jeder Antwortebene konstant ist.<\/span><\/p>\n

Wir k\u00f6nnten mithilfe des Breusch-Pagan-Tests<\/a> formal auf Heteroskedastizit\u00e4t testen und dies mithilferobuster Standardfehler<\/a> beheben.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer oder mehreren erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen k\u00f6nnen. Wenn wir eine lineare Regression f\u00fcr einen Datensatz durchf\u00fchren, erhalten wir eine Regressionsgleichung, mit der wir die Werte einer Antwortvariablen anhand der Werte der erkl\u00e4renden Variablen vorhersagen k\u00f6nnen. 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