{"id":646,"date":"2023-07-29T05:25:49","date_gmt":"2023-07-29T05:25:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/breusch-pagan-excel-test\/"},"modified":"2023-07-29T05:25:49","modified_gmt":"2023-07-29T05:25:49","slug":"breusch-pagan-excel-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/breusch-pagan-excel-test\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen breusch-pagan-test in excel durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Um festzustellen <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/heidnischer-breusch-test\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">, ob<\/a><\/span> <span style=\"color: #000000;\">in einer Regressionsanalyse<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/heteroskedastizitatsregression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Heteroskedastizit\u00e4t<\/a> vorliegt, wird ein Breusch-Pagan-Test verwendet.<\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Breusch-Pagan-Test in Excel durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Beispiel: Breusch-Pagan-Test in Excel<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir den folgenden Datensatz, der die Eigenschaften von 10 Basketballspielern beschreibt.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6102 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/vifexcel1.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Rohdaten in Excel\" width=\"423\" height=\"365\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir werden ein multiples lineares Regressionsmodell anpassen, das die Bewertung als Antwortvariable und Punkte, Assists und Rebounds als erkl\u00e4rende Variablen verwendet. Als n\u00e4chstes f\u00fchren wir einen Breusch-Pagan-Test durch, um festzustellen, ob in der Regression Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: F\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gehen Sie im oberen Men\u00fcband von Excel zur Registerkarte \u201eDaten\u201c und klicken Sie auf \u201eDatenanalyse\u201c. Wenn diese Option nicht angezeigt wird, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/so-laden-sie-das-analyse-toolpak-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">die kostenlose Analysis ToolPak-Software installieren<\/a> . <\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5292 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Datenanalyse-Toolpak in Excel\" width=\"504\" height=\"192\"><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf Datenanalyse klicken, erscheint ein neues Fenster. W\u00e4hlen Sie <em>Regression<\/em> und klicken Sie auf OK.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcllen Sie die erforderlichen Tabellen f\u00fcr die Antwortvariablen und erkl\u00e4renden Variablen aus und klicken Sie dann auf OK.<\/span> <\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6104 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/vifexcel3.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Multiple Regression in Excel\" width=\"453\" height=\"597\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies f\u00fchrt zu folgendem Ergebnis:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6106 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/vifexcel4.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Regressionsausgabe in Excel\" width=\"668\" height=\"267\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Berechnen Sie die Quadrate der Residuen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes berechnen wir die vorhergesagten Werte und quadrierten Residuen f\u00fcr jeden Antwortwert. Um die vorhergesagten Werte zu berechnen, verwenden wir die Koeffizienten aus dem Regressionsergebnis:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6178 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/breuschpaganexcel1.png\" alt=\"Formel f\u00fcr vorhergesagte Werte f\u00fcr die Regression in Excel\" width=\"658\" height=\"329\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir verwenden dieselbe Formel, um jeden vorhergesagten Wert zu erhalten:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6179 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/breuschpaganexcel2.png\" alt=\"Vorhergesagte Regressionswerte in Excel\" width=\"664\" height=\"334\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes berechnen wir die Quadrate der Residuen f\u00fcr jede Vorhersage:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6181 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/breuschpaganexcel3.png\" alt=\"Berechnen Sie Residuen in Excel\" width=\"676\" height=\"340\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir verwenden dieselbe Formel, um jedes Restquadrat zu erhalten:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6182 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/breuschpaganexcel4.png\" alt=\"Berechnung des quadrierten Residuums in Excel\" width=\"674\" height=\"306\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: F\u00fchren Sie eine neue multiple lineare Regression durch, wobei Sie die Quadrate der Residuen als Antwortwerte verwenden.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes f\u00fchren wir die gleichen Schritte wie zuvor aus, um eine multiple lineare Regression durchzuf\u00fchren, wobei wir Punkte, Assists und Rebounds als erkl\u00e4rende Variablen verwenden, au\u00dfer dass wir dieses Mal die Quadrate der Residuen als Antwortwerte verwenden. Hier ist das Ergebnis dieser Regression:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6184 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/breuschpaganexcel5.png\" alt=\"Breusch-Pagan-Regression in Excel\" width=\"589\" height=\"327\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: F\u00fchren Sie den Breusch-Pagan-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Abschlie\u00dfend f\u00fchren wir den Breusch-Pagan-Test durch, um zu sehen, ob in der urspr\u00fcnglichen Regression Heteroskedastizit\u00e4t vorhanden war.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir berechnen zun\u00e4chst die Chi-Quadrat-Teststatistik anhand der Formel:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">X <sup>2<\/sup> = n*R <sup>2<\/sup> <sub>neu<\/sub><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">n = Anzahl der Beobachtungen<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">R <sup>2<\/sup> <sub>neu<\/sub> = R Quadrat der \u201eneuen\u201c Regression, bei der die Quadrate der Residuen als Antwortvariable verwendet wurden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In unserem Beispiel ist <sup>X2<\/sup> = 10 * 0,600395 = <strong>6,00395<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes ermitteln wir den p-Wert, der dieser Teststatistik zugeordnet ist. Dazu k\u00f6nnen wir die folgende Formel in Excel verwenden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">=CHISQ.DIST.RT(Teststatistik, Freiheitsgrade)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In unserem Fall sind die Freiheitsgrade die f\u00fcr die Regression <em>df<\/em> in der Ausgabe angegebene Zahl. In diesem Fall ist es 3. Unsere Formel lautet also:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">=CHISQ.DIST.RT(6.00395, 3) = <strong>0.111418<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Wir haben keine ausreichenden Beweise, um zu behaupten, dass Heteroskedastizit\u00e4t im urspr\u00fcnglichen Regressionsmodell vorhanden ist.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um festzustellen , ob in einer Regressionsanalyse Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt, wird ein Breusch-Pagan-Test verwendet. 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