Hallo ich habe zwei Messreihen die das selbe messen sollten.
Ich habe mit regsubset passende Modelle für jede Messung gefunden und diese mit der anderen getestet.
Gibt es eine Möglichkeit Modelle zu finden die die zu beiden Messreihen passen?
Ich habe nur 18 Beobachtungen. Gäbe es vielleicht noch bessere Möglichkeiten als multiple Regression?
Regression die zu zwei Messreihen passt
Moderator: EDi
Re: Regression die zu zwei Messreihen passt
Hallo max,
willkommen im Forum!
Kannst Du bitte Deinen Code zeigen und auch wenigstens die Struktur Deiner Daten? str(DeinDataframe)
Dann kannst Du auch viel besser erläutern, was Du erreichen möchtest.
Gruß, Jörg
willkommen im Forum!
Kannst Du bitte Deinen Code zeigen und auch wenigstens die Struktur Deiner Daten? str(DeinDataframe)
Dann kannst Du auch viel besser erläutern, was Du erreichen möchtest.
Gruß, Jörg
Re: Regression die zu zwei Messreihen passt
Vielen Dank für die schnelle Antwort.
Leider habe ich nicht immer alles im Skipt stehen.
So sollte es aber stimmen.
Bei dem letzten hab ich was gelöscht weil ich den nicht veröffentlichen darf.
Leider habe ich nicht immer alles im Skipt stehen.
So sollte es aber stimmen.
Bei dem letzten hab ich was gelöscht weil ich den nicht veröffentlichen darf.
Code: Alles auswählen
library(readr)
SchnitteCPDS90_00 <- read_csv("~/Dokumente/hausarbeit zohlnhöfer1/fertig/SchnitteCPDS90-00.csv")
CWEDfertig <- read_csv("~/Dokumente/hausarbeit zohlnhöfer1/fertig/CWEDfertig.csv")
SIED <- read_csv("~/Dokumente/hausarbeit zohlnhöfer1/fertig/SIED.csv")
data1<-merge(SchnitteCPDS90_00,CWEDfertig,by="countrya")
data3<-merge(SchnitteCPDS90_00,SIED,by="countrya")
data2<-data1[-c(18),]
data4<-data3[-c(18),]
library("leaps", lib.loc="~/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.4")
library("stargazer", lib.loc="~/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.4")
library("robustbase", lib.loc="~/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.4")
data1<-data1[,c(2,3,7,8,11,17,18:19,21,24:28,30:32,34:37,43:60)]
data2<-data2[,c(2,3,7,8,11,18:19,21,24,26:28,30:32,34:37,43:60)]
data3<-data3[,c(2,3,7,8,11,17,18:19,21,24:28,30:32,34:37,43:60)]
data4<-data4[,c(2,3,7,8,11,17,18:19,21,24:28,30:32,34:37,43:60)]
n1<-regsubsets(SPSdif2~.,data1[,c(1:23,30,39)],weights=NULL,nvmax=7,nbest=1,force.out = NULL)
n2<-regsubsets(USdif2~.,data1[,c(1:23,27,36)],weights=NULL,nvmax=7,nbest=1,force.out = NULL,force.in=c(17))
n3<-regsubsets(SSdif2~.,data2[,c(1:21,23,35)],weights=NULL,nvmax=7,nbest=1,force.out = NULL,force.in=c(24))
n4<-regsubsets(pxdif2~.,data3,weights=NULL,nvmax=7,nbest=1,force.out = NULL)
n5<-regsubsets(uzrrdif2~.,data3,weights=NULL,nvmax=7,nbest=1,force.out = NULL)
n6<-regsubsets(szrrdif2~.,data4,weights=NULL,nvmax=7,nbest=1,force.out = NULL)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 18 obs. of 16 variables:
$ countrya: chr "Australia" "Austria" "Belgium" "Canada" ...
$ US80 : num 39.3 60.6 65.5 59.7 80.4 ...
$ SS80 : num 39.3 92.5 86.2 36.1 80.4 ...
$ SPS80 : num 35 69.8 52.5 44 52 ...
$ US90 : num 48.1 59.5 69.7 65.2 70.4 ...
$ SS90 : num 48.1 80 88.7 40.3 70.5 ...
$ SPS90 : num 40.4 70.8 65.2 58.1 59 ...
$ US00 : num 46.3 61.4 67.1 62.5 63.1 ...
$ SS00 : num 46.3 74.2 86.7 40.9 63 ...
$ SPS00 : num 39.7 75.3 67 63.6 57.4 ...
$ USdif1 : num 7 0.75 1.6 2.8 -17.25 ...
$ SSdif1 : num 7 -18.2 0.45 4.7 -17.35 ...
$ SPSdif1 : num 4.65 5.5 14.6 19.65 5.35 ...
$ USdif2 : num -1.8 1.85 -2.55 -2.7 -7.25 ...
$ SSdif2 : num -1.8 -5.7 -1.95 0.55 -7.4 ...
$ SPSdif2 : num -0.7 4.55 1.85 5.55 -1.65 ...
- attr(*, "spec")=List of 2
..$ cols :List of 16
.. ..$ countrya: list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_character" "collector"
.. ..$ US80 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SS80 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SPS80 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ US90 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SS90 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SPS90 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ US00 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SS00 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SPS00 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ USdif1 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SSdif1 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SPSdif1 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ USdif2 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SSdif2 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ SPSdif2 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
..$ default: list()
.. ..- attr(*, "class")= chr "collector_guess" "collector"
..- attr(*, "class")= chr "col_spec"
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 18 obs. of 16 variables:
$ countrya : chr "Australia" "Austria" "Belgium" "Canada" ...
$ px2indst80: num 44.7 69.4 68.9 46.5 57 ...
$ uzrr80 : num 41.7 69.4 82.6 61.2 80.1 ...
$ szrr80 : num 41.7 117 63.4 46.8 79.9 ...
$ px2indst90: num 45.9 67.4 68.7 51.2 62.1 ...
$ uzrr90 : num 45.9 56.1 55.8 62.8 69.7 ...
$ szrr90 : num 45.9 89.7 60.6 33.8 69.7 ...
$ px2indst00: num 44.4 78.5 56.2 65.7 58.7 ...
$ uzrr00 : num 43.9 51 52.4 57.8 62.5 ...
$ szrr00 : num 43.9 90.6 71.7 35.3 62.4 ...
$ pxdif1 : num -0.3 9.17 -12.69 19.22 1.69 ...
$ uzrrdif1 : num 2.23 -18.38 -30.16 -3.39 -17.64 ...
$ szrrdif1 : num 2.23 -26.41 8.24 -11.52 -17.51 ...
$ pxdif2 : num -1.52 11.11 -12.53 14.54 -3.43 ...
$ uzrrdif2 : num -1.98 -5.11 -3.36 -5.02 -7.18 ...
$ szrrdif2 : num -1.975 0.861 11.024 1.452 -7.332 ...
- attr(*, "spec")=List of 2
..$ cols :List of 16
.. ..$ countrya : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_character" "collector"
.. ..$ px2indst80: list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ uzrr80 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ szrr80 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ px2indst90: list()
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.. ..$ uzrr90 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ szrr90 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ px2indst00: list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ uzrr00 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ szrr00 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ pxdif1 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ uzrrdif1 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ szrrdif1 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ pxdif2 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ uzrrdif2 : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ szrrdif2 : list()
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..$ default: list()
.. ..- attr(*, "class")= chr "collector_guess" "collector"
..- attr(*, "class")= chr "col_spec"
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 18 obs. of 45 variables:
$ countrya : chr "Australia" "Austria" "Belgium" "Canada" ...
$ eu : int 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 ...
$ emu : num 0 0.5 0.5 0 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ...
$ gov_right1 : num 50 22.7 23.3 50 60 ...
$ gov_cent1 : num 0 48.2 26.5 50 0 ...
$ gov_left1 : num 50 25.5 50.2 0 40 ...
$ kaopen : num 0.848 0.848 0.909 1 0.939 ...
$ openc : num 38.1 82.3 142.8 68.5 78.3 ...
$ outlays : num 34 50.6 50.9 44.5 53.5 ...
$ receipts : num 34.6 48.2 47.4 42.8 53.6 ...
$ realgdpgr : num 2.44 4.03 3.39 2.67 2.68 ...
$ nomgdpgr : num 6.98 6.32 5.89 6.67 5.68 ...
$ debt : num 25 63.8 131 80.5 64 ...
$ deficit : num 0.5905 -2.3879 -3.4498 -1.6421 0.0577 ...
$ pbal : num 1.739 0.373 5.24 2.408 3.278 ...
$ capb : num 1.605 -0.679 4.197 1.876 3.052 ...
$ labfopar : num 74.8 69.1 64.4 76 82.7 ...
$ unemp : num 6.6 3.5 6.75 7.48 5.75 ...
$ ud : num 34.9 41.8 53.6 32.4 74.3 ...
$ adjcov : num 68.7 98 96 34.2 83.9 ...
$ oldage_pmp : num 4.51 9.65 6.72 3.78 7.21 ...
$ incapben_pmp: num 2.15 3.75 2.68 1.05 3.82 ...
$ almp_pmp : num 0.287 0.417 0.978 0.423 1.318 ...
$ unemp_pmp : num 1.013 0.928 2.842 1.265 3.596 ...
$ elderly : num 11.8 15.2 15.9 11.9 15.2 ...
$ integr2 : num 3.19 4.62 3.69 1.81 4.06 ...
$ veto : int 6 9 7 3 3 4 7 8 4 7 ...
$ SVS : int 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 ...
$ deficit1 : num -2.76 -3.48 -10.73 -6.1 -3.05 ...
$ deficit2 : num -2.43 -4.02 -6.54 -7.5 -3.21 ...
$ difchildben : num -0.718 -2.075 -0.544 8.14 -1.538 ...
- attr(*, "spec")=List of 2
..$ cols :List of 45
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.. ..$ nomgdpgr : list()
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.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ deficit : list()
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.. ..$ pbal : list()
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.. ..$ labfopar : list()
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.. ..$ unemp : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
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.. ..$ PROZ_KS+SD : list()
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.. ..$ PROZ_KON+R : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
.. ..$ difchildben : list()
.. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_double" "collector"
..$ default: list()
.. ..- attr(*, "class")= chr "collector_guess" "collector"
..- attr(*, "class")= chr "col_spec"
Re: Regression die zu zwei Messreihen passt
Ich wollte die Auswirkungen verschiedener Messreihen auf die Ergebnisse der Regression beschreiben.
Dazu habe ich diese Modelle berechnet. Ich weiß, dass das Niveau dessen sehr niedrig ist.
Ich bin zwar Mathematiker aber Statistik- und R-Neuling.
Ich würde mich sehr freuen, wenn ihr mir ein paar Ideen zur weiteren Analyse der Differenz der Daten
und der Auswirkungen auf Regressionen mitgeben könnt.
Die Datensätze SIED und CWED sollten das selbe messen.
Dazu habe ich diese Modelle berechnet. Ich weiß, dass das Niveau dessen sehr niedrig ist.
Ich bin zwar Mathematiker aber Statistik- und R-Neuling.
Ich würde mich sehr freuen, wenn ihr mir ein paar Ideen zur weiteren Analyse der Differenz der Daten
und der Auswirkungen auf Regressionen mitgeben könnt.
Die Datensätze SIED und CWED sollten das selbe messen.
- Dateianhänge
-
- finalregression.pdf
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