Korrelogram
Moderator: EDi
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Korrelogram
Hallo,
ich versuche gerade bei einer multiplen Regressionsanalyse durch ein Korrelogram herauszufinden, in welcher Ordnung Autokorrelation vorliegt.
Ich habe folgenden Term hier im Forum dafür gefunden:
acf(LinearModel.1,ci = 0.95, lag.max = 100)
Leider wird bei mir immer folgende Fehlermeldung angezeigt:
[3] FEHLER:
nicht alle Argumente haben gleiche Länge
Ich habe 1 Abhängige und 3 unabhängige Variablen, welche auf Quartalsdaten basieren, bei welchen ich immer genau gleich viele Daten habe.
Kann mir jemand helfen, was ich falsch mache bzw. wie ich an das Korrelogram kommen kann?
Vielen Dank schon mal im Voraus!
ich versuche gerade bei einer multiplen Regressionsanalyse durch ein Korrelogram herauszufinden, in welcher Ordnung Autokorrelation vorliegt.
Ich habe folgenden Term hier im Forum dafür gefunden:
acf(LinearModel.1,ci = 0.95, lag.max = 100)
Leider wird bei mir immer folgende Fehlermeldung angezeigt:
[3] FEHLER:
nicht alle Argumente haben gleiche Länge
Ich habe 1 Abhängige und 3 unabhängige Variablen, welche auf Quartalsdaten basieren, bei welchen ich immer genau gleich viele Daten habe.
Kann mir jemand helfen, was ich falsch mache bzw. wie ich an das Korrelogram kommen kann?
Vielen Dank schon mal im Voraus!
Re: Korrelogram
Hallo StatistikV,
willkommen im Forum!
oder https://stackoverflow.com/questions/596 ... le-example
Oder stelle Dir die Frage, welche Möglichkeiten haben wir, aus den Informationen Deiner Nachricht den Sachverhalt zu beurteilen?
Wie können wir überprüfen, ob R Recht hat mit der Fehlermeldung?
... und glaube mir: die Fehlermeldung stimmt immer.
Gruß, Jörg
willkommen im Forum!
Bitte lies viewtopic.php?f=20&t=11StatistikV hat geschrieben: ↑So Mai 19, 2019 1:27 pm acf(LinearModel.1,ci = 0.95, lag.max = 100)
Leider wird bei mir immer folgende Fehlermeldung angezeigt:
[3] FEHLER:
nicht alle Argumente haben gleiche Länge
Ich habe 1 Abhängige und 3 unabhängige Variablen, welche auf Quartalsdaten basieren, bei welchen ich immer genau gleich viele Daten habe.
Kann mir jemand helfen, was ich falsch mache bzw. wie ich an das Korrelogram kommen kann?
oder https://stackoverflow.com/questions/596 ... le-example
Oder stelle Dir die Frage, welche Möglichkeiten haben wir, aus den Informationen Deiner Nachricht den Sachverhalt zu beurteilen?
Wie können wir überprüfen, ob R Recht hat mit der Fehlermeldung?
... und glaube mir: die Fehlermeldung stimmt immer.
Gruß, Jörg
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Re: Korrelogram
Lieber Jörg,
vielen Dank für den Hinweis.
Ich habe mir den Post durchgelesen und versuche es nochmal:
1. Meine Daten hänge ich als CSV an den Post an.
2. Session Info:
> sessionInfo()
R version 3.5.3 (2019-03-11)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS Mojave 10.14.4
Matrix products: default
BLAS: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRblas.0.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRlapack.dylib
locale:
[1] de_DE.UTF-8/de_DE.UTF-8/de_DE.UTF-8/C/de_DE.UTF-8/de_DE.UTF-8
attached base packages:
[1] splines stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] Rcmdr_2.5-2 effects_4.1-0 RcmdrMisc_2.5-1 sandwich_2.4-0 car_3.0-2 carData_3.0-1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] Rcpp_0.12.16 lattice_0.20-38 tcltk2_1.2-11 class_7.3-15 zoo_1.8-1
[6] digest_0.6.15 relimp_1.0-5 cellranger_1.1.0 plyr_1.8.4 backports_1.1.2
[11] acepack_1.4.1 survey_3.33-2 e1071_1.6-8 ggplot2_2.2.1 pillar_1.2.1
[16] rlang_0.2.0 lazyeval_0.2.1 curl_3.2 readxl_1.1.0 rstudioapi_0.7
[21] minqa_1.2.4 data.table_1.10.4-3 nloptr_1.0.4 rpart_4.1-13 Matrix_1.2-15
[26] checkmate_1.8.5 lme4_1.1-17 stringr_1.3.0 foreign_0.8-71 htmlwidgets_1.2
[31] munsell_0.5.0 compiler_3.5.3 xfun_0.6 base64enc_0.1-3 htmltools_0.3.6
[36] tcltk_3.5.3 nnet_7.3-12 tibble_1.4.2 gridExtra_2.3 htmlTable_1.11.2
[41] Hmisc_4.1-1 rio_0.5.10 MASS_7.3-51.1 grid_3.5.3 nlme_3.1-137
[46] gtable_0.2.0 magrittr_1.5 scales_1.0.0 stringi_1.1.7 latticeExtra_0.6-28
[51] openxlsx_4.0.17 nortest_1.0-4 Formula_1.2-2 RColorBrewer_1.1-2 tools_3.5.3
[56] forcats_0.3.0 abind_1.4-5 survival_2.43-3 colorspace_1.3-2 cluster_2.0.7-1
[61] knitr_1.22 haven_1.1.1
3. Folgende Tests bzw. Verfahren habe ich durchgeführt:
> LinearModel.1 <- lm(OCF ~ KFV + EKQ, data=LH)
> summary(LinearModel.1)
Call:
lm(formula = OCF ~ KFV + EKQ, data = LH)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-655.64 -178.56 8.23 212.79 658.84
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -255.7804 220.8114 -1.158 0.2512
KFV 0.1332 0.0197 6.763 0.00000000591 ***
EKQ -12.7401 7.1766 -1.775 0.0809 .
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 291.5 on 61 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4295, Adjusted R-squared: 0.4108
F-statistic: 22.96 on 2 and 61 DF, p-value: 0.00000003673
> library(zoo, pos=17)
> library(lmtest, pos=17)
> resettest(OCF ~ KFV + EKQ, power=2:4, type="fitted", data=LH)
RESET test
data: OCF ~ KFV + EKQ
RESET = 0.81322, df1 = 3, df2 = 58, p-value = 0.4918
> dwtest(OCF ~ KFV + EKQ, alternative="two.sided", data=LH)
Durbin-Watson test
data: OCF ~ KFV + EKQ
DW = 1.856, p-value = 0.4215
alternative hypothesis: true autocorrelation is not 0
> bptest(OCF ~ KFV + EKQ, studentize=TRUE, data=LH)
studentized Breusch-Pagan test
data: OCF ~ KFV + EKQ
BP = 5.0106, df = 2, p-value = 0.08165
Nun wollte ich ein Korrelogramm aufstellen mit dem Code: acf(LinearModel.1,ci = 0.95, lag.max = 100) um nähere Informationen zu bekommen und eine mögliche Fehlspezifikation besser verstehen zu können.
Folgende Meldung erscheint:
[5] FEHLER:
nicht alle Argumente haben gleiche Länge
Könnt ihr mir weiterhelfen, was ich falsch mache?
Ich danke schon mal für die Hilfe!
VG,
Victor
vielen Dank für den Hinweis.
Ich habe mir den Post durchgelesen und versuche es nochmal:
1. Meine Daten hänge ich als CSV an den Post an.
2. Session Info:
> sessionInfo()
R version 3.5.3 (2019-03-11)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS Mojave 10.14.4
Matrix products: default
BLAS: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRblas.0.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRlapack.dylib
locale:
[1] de_DE.UTF-8/de_DE.UTF-8/de_DE.UTF-8/C/de_DE.UTF-8/de_DE.UTF-8
attached base packages:
[1] splines stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] Rcmdr_2.5-2 effects_4.1-0 RcmdrMisc_2.5-1 sandwich_2.4-0 car_3.0-2 carData_3.0-1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] Rcpp_0.12.16 lattice_0.20-38 tcltk2_1.2-11 class_7.3-15 zoo_1.8-1
[6] digest_0.6.15 relimp_1.0-5 cellranger_1.1.0 plyr_1.8.4 backports_1.1.2
[11] acepack_1.4.1 survey_3.33-2 e1071_1.6-8 ggplot2_2.2.1 pillar_1.2.1
[16] rlang_0.2.0 lazyeval_0.2.1 curl_3.2 readxl_1.1.0 rstudioapi_0.7
[21] minqa_1.2.4 data.table_1.10.4-3 nloptr_1.0.4 rpart_4.1-13 Matrix_1.2-15
[26] checkmate_1.8.5 lme4_1.1-17 stringr_1.3.0 foreign_0.8-71 htmlwidgets_1.2
[31] munsell_0.5.0 compiler_3.5.3 xfun_0.6 base64enc_0.1-3 htmltools_0.3.6
[36] tcltk_3.5.3 nnet_7.3-12 tibble_1.4.2 gridExtra_2.3 htmlTable_1.11.2
[41] Hmisc_4.1-1 rio_0.5.10 MASS_7.3-51.1 grid_3.5.3 nlme_3.1-137
[46] gtable_0.2.0 magrittr_1.5 scales_1.0.0 stringi_1.1.7 latticeExtra_0.6-28
[51] openxlsx_4.0.17 nortest_1.0-4 Formula_1.2-2 RColorBrewer_1.1-2 tools_3.5.3
[56] forcats_0.3.0 abind_1.4-5 survival_2.43-3 colorspace_1.3-2 cluster_2.0.7-1
[61] knitr_1.22 haven_1.1.1
3. Folgende Tests bzw. Verfahren habe ich durchgeführt:
> LinearModel.1 <- lm(OCF ~ KFV + EKQ, data=LH)
> summary(LinearModel.1)
Call:
lm(formula = OCF ~ KFV + EKQ, data = LH)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-655.64 -178.56 8.23 212.79 658.84
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -255.7804 220.8114 -1.158 0.2512
KFV 0.1332 0.0197 6.763 0.00000000591 ***
EKQ -12.7401 7.1766 -1.775 0.0809 .
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 291.5 on 61 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4295, Adjusted R-squared: 0.4108
F-statistic: 22.96 on 2 and 61 DF, p-value: 0.00000003673
> library(zoo, pos=17)
> library(lmtest, pos=17)
> resettest(OCF ~ KFV + EKQ, power=2:4, type="fitted", data=LH)
RESET test
data: OCF ~ KFV + EKQ
RESET = 0.81322, df1 = 3, df2 = 58, p-value = 0.4918
> dwtest(OCF ~ KFV + EKQ, alternative="two.sided", data=LH)
Durbin-Watson test
data: OCF ~ KFV + EKQ
DW = 1.856, p-value = 0.4215
alternative hypothesis: true autocorrelation is not 0
> bptest(OCF ~ KFV + EKQ, studentize=TRUE, data=LH)
studentized Breusch-Pagan test
data: OCF ~ KFV + EKQ
BP = 5.0106, df = 2, p-value = 0.08165
Nun wollte ich ein Korrelogramm aufstellen mit dem Code: acf(LinearModel.1,ci = 0.95, lag.max = 100) um nähere Informationen zu bekommen und eine mögliche Fehlspezifikation besser verstehen zu können.
Folgende Meldung erscheint:
[5] FEHLER:
nicht alle Argumente haben gleiche Länge
Könnt ihr mir weiterhelfen, was ich falsch mache?
Ich danke schon mal für die Hilfe!
VG,
Victor
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Re: Korrelogram
Hallo Victor,
ja, damit lässt sich arbeiten. Es fehlt nur das Einlesen der Daten ...
... ich war mitrecht erfolgreich.
Und bitte auch an die Formatierung denken: viewtopic.php?f=20&t=29
Warum setzt Du die zusätzlichen Pakete nicht auf die Standardposition im Suchpfad
Bei mir sieht das jetzt so aus:So kann ich auch den Fehler reproduzieren.
Du hast Dich nicht an die Gebrauchsanweisung für die Funktion gehalten
also ein Fall von
Bitte lies nochmal die Dokumentation der Funktion acf()
Dort steht:
`x, y`: a univariate or multivariate (not `ccf`) numeric time series object or a numeric vector or matrix, or an `"acf"` object.
Dies z.B. funktioniert:
Gruß, Jörg
ja, damit lässt sich arbeiten. Es fehlt nur das Einlesen der Daten ...
... ich war mit
Code: Alles auswählen
read.csv2("http://forum.r-statistik.de/download/file.php?id=533")
Und bitte auch an die Formatierung denken: viewtopic.php?f=20&t=29
Warum setzt Du die zusätzlichen Pakete nicht auf die Standardposition im Suchpfad
Bei mir sieht das jetzt so aus:
Code: Alles auswählen
LH <- read.csv2("http://forum.r-statistik.de/download/file.php?id=533")
LinearModel.1 <- lm(OCF ~ KFV + EKQ, data=LH)
summary(LinearModel.1)
library("zoo")
library("lmtest")
resettest(OCF ~ KFV + EKQ, power=2:4, type="fitted", data=LH)
dwtest(OCF ~ KFV + EKQ, alternative="two.sided", data=LH)
bptest(OCF ~ KFV + EKQ, studentize=TRUE, data=LH)
acf(LinearModel.1,ci = 0.95, lag.max = 100)
Du hast Dich nicht an die Gebrauchsanweisung für die Funktion gehalten
also ein Fall von
Code: Alles auswählen
fortunes::fortune(85)
Dort steht:
`x, y`: a univariate or multivariate (not `ccf`) numeric time series object or a numeric vector or matrix, or an `"acf"` object.
Dies z.B. funktioniert:
Code: Alles auswählen
acf(LH$OCF, ci = 0.95, lag.max = 100)
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- Beiträge: 8
- Registriert: So Mai 19, 2019 1:23 pm
Re: Korrelogram
Hallo Jörg,
vielen Dank für deine super schnelle Antwort! Ich war leider nicht ganz so schnell
Danke für die Tipps, diese werde ich in Zukunft beherzigen bzg. des Codes.
Super, bei mir hat es mit deinem Code auch geklappt.
Wo kann ich denn die Gebrauchsanweisungen für die Funktionen nachlesen? Dies wusste ich leider noch nicht,
Vielen Dank nochmal und LG,
Victor
vielen Dank für deine super schnelle Antwort! Ich war leider nicht ganz so schnell
Danke für die Tipps, diese werde ich in Zukunft beherzigen bzg. des Codes.
Super, bei mir hat es mit deinem Code auch geklappt.
Wo kann ich denn die Gebrauchsanweisungen für die Funktionen nachlesen? Dies wusste ich leider noch nicht,
Vielen Dank nochmal und LG,
Victor
Re: Korrelogram
Hallo Victor,
oder bei RStudio im Fenster rechts unten den Tab Help, dort die Suchfunktion (rechts oben) verwenden.
Gruß, Jörg
primaStatistikV hat geschrieben: ↑Di Mai 28, 2019 1:50 pm Super, bei mir hat es mit deinem Code auch geklappt.
Da gibt es verschiedene Möglichkeiten:Wo kann ich denn die Gebrauchsanweisungen für die Funktionen nachlesen?
Code: Alles auswählen
help(acf)
?acf
help("acf")
?"acf"
Gruß, Jörg
-
- Beiträge: 8
- Registriert: So Mai 19, 2019 1:23 pm
Re: Korrelogram
Hallo Jörg,
super, vielen Dank! Dann kann ich jetzt gleich weiter "basteln"
VG,
Victor
super, vielen Dank! Dann kann ich jetzt gleich weiter "basteln"
VG,
Victor