MLR Varianzanalyse
n = Zahl der Messwerte
k = Zahl der unabhängigen Variablen
Die ANOVA-Tabelle oben
zeigt die Berechnung für ein multiples Regressionsmodell mit k unabhängigen
Variablen und n Messwerten. Die folgenden Anmerkungen geben Hinweise, wie die
ANOVA-Tabelle interpretiert werden kann:
- Für k = 1 reduziert sich obige Tabelle zu einer einfachen linearen
Regression.
- Das F-Verhältnis testet die Hypothese, dass alle Koeffizienten
a0 ... an der unabhängigen Variablen null sind
(Nullhypothese). Der F-Wert ist entsprechend einer F-Verteilung mit k und
n-k-1 Freiheitsgraden verteilt. Außerdem steht der F-Wert über folgende
Gleichung im Zusammenhang mit dem Bestimmtheitsmaß r2:
- Die Summe der Residuenquadrate SSres ist eine Schätzung der
Variabilität entlang der Regressionsgeraden. SSres kann zur
Auffindung der geschätzten Standardfehler der einzelnen Koeffizienten der
Regression ai verwendet werden. Der geschätzte Standardfehler folgt
einer t-Verteilung mit n-k-1 Freiheitsgraden. Das Konfidenzintervall für die
individuellen Koeffizienten ist gegeben durch +/- ta/2, n-k-1 s(ai).
- Wenn zwei Variablen xi und xj stark korreliert sind,
sind die Regressionskoeffizienten schwer zu schätzen und ihre tatsächlichen
numerischen Werte geben möglicherweise nicht die realen Abhängigkeiten wieder.
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