{"id":673,"date":"2023-07-29T03:21:05","date_gmt":"2023-07-29T03:21:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/breusch-pagan-test-r\/"},"modified":"2023-07-29T03:21:05","modified_gmt":"2023-07-29T03:21:05","slug":"breusch-pagan-test-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/breusch-pagan-test-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen breusch-pagan-test in r 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 erkl\u00e4rt, wie man einen Breusch-Pagan-Test in R durchf\u00fchrt.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Beispiel: Breusch-Pagan-Test in R<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Beispiel passen wir ein Regressionsmodell mithilfe des in <strong>mtcars<\/strong> integrierten R-Datensatzes an und f\u00fchren dann einen Breusch-Pagan-Test mithilfe der <strong>bptest-<\/strong> Funktion aus der <strong>lmtest-<\/strong> Bibliothek durch, um festzustellen, ob Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Passen Sie ein Regressionsmodell an.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zun\u00e4chst passen wir ein Regressionsmodell an, das <strong>mpg<\/strong> als Antwortvariable und <strong>disp<\/strong> und <strong>hp<\/strong> als zwei erkl\u00e4rende Variablen verwendet.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load the dataset<\/span>\ndata(mtcars)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit a regression model<\/span>\nmodel &lt;- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view model summary\n<\/span>summary(model)\n\nCoefficients:\n             Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)    \n(Intercept) 30.735904 1.331566 23.083 &lt; 2nd-16 ***\navailable -0.030346 0.007405 -4.098 0.000306 ***\nhp -0.024840 0.013385 -1.856 0.073679 .  \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 3.127 on 29 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.7482, Adjusted R-squared: 0.7309 \nF-statistic: 43.09 on 2 and 29 DF, p-value: 2.062e-09\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie einen Breusch-Pagan-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes f\u00fchren wir einen Breusch-Pagan-Test durch, um festzustellen, ob Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load lmtest library<\/span>\nlibrary(lmtest)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Breusch-Pagan Test<\/span>\nbptest(model)\n\n\tstudentized Breusch-Pagan test\n\ndata: model\nBP = 4.0861, df = 2, p-value = 0.1296\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Teststatistik betr\u00e4gt <strong>4,0861<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,1296<\/strong> . Da der 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 Regressionsmodell vorhanden ist.<\/span><\/p>\n<h2> <strong>Was macht man als n\u00e4chstes<\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie die Nullhypothese des Breusch-Pagan-Tests nicht ablehnen, liegt keine Heteroskedastizit\u00e4t vor und Sie k\u00f6nnen mit der Interpretation des Ergebnisses der urspr\u00fcnglichen Regression fortfahren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie jedoch die Nullhypothese ablehnen, bedeutet dies, dass in den Daten Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt. In diesem Fall sind die in der Regressionsausgabetabelle angezeigten Standardfehler m\u00f6glicherweise unzuverl\u00e4ssig.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt mehrere g\u00e4ngige M\u00f6glichkeiten, dieses Problem zu l\u00f6sen, darunter:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Transformieren Sie die Antwortvariable.<\/strong> Sie k\u00f6nnen versuchen, eine Transformation f\u00fcr die Antwortvariable durchzuf\u00fchren. Sie k\u00f6nnen beispielsweise die <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/daten-in-r-umwandeln\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Protokollantwortvariable<\/a> anstelle der urspr\u00fcnglichen Antwortvariablen verwenden. Im Allgemeinen ist die Protokollierung der Antwortvariablen eine wirksame M\u00f6glichkeit, Heteroskedastizit\u00e4t zu beseitigen. Eine weitere \u00fcbliche Transformation besteht darin, die Quadratwurzel der Antwortvariablen zu verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Verwenden Sie eine gewichtete Regression.<\/strong> Diese Art der Regression weist jedem Datenpunkt basierend auf der Varianz seines angepassten Werts eine Gewichtung zu. Im Wesentlichen werden dadurch Datenpunkte mit h\u00f6heren Varianzen niedrig gewichtet, wodurch ihre Restquadrate reduziert werden. Durch die Verwendung geeigneter Gewichte kann das Problem der Heteroskedastizit\u00e4t beseitigt werden.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um festzustellen , ob in einer Regressionsanalyse Heteroskedastizit\u00e4t vorliegt, wird ein Breusch-Pagan-Test verwendet. In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man einen Breusch-Pagan-Test in R durchf\u00fchrt. 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