Multiple Regression, gefittete Werte

Modelle zur Korrelations- und Regressionsanalyse

Moderator: EDi

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Sarah963

Multiple Regression, gefittete Werte

Beitrag von Sarah963 »

Hallo liebe Community,

Ich sitze seit geraumer Zeit vor einem kleinen Problem mit R. Ich habe dieses Semster in der Uni Satistik und müssen regelmäßig Online-Übungen machen. Es wird einem auch gleich angezeigt, ob die Ergebnisse korrekt sind.

Die Aufgabe lautet: "Berechnen Sie die Gefittete Miete für Wohnungen mit 141 Quadratmeter und 2 Wohnräumen (eq3)". Nun würde ich sagen, dass ich y-Dach berechnen über b1 + b2 * 141 + b3 * 2. Leider wird mein Ergebnis nicht angenommen. Kann mir bitte jemand helfen und sagen, wo das Problem liegt?
Die zweite Frage, die eventuell auch damit zusammenhängt ist, warum wir bei b2 = - 52.1669 ein negatives Vorzeichen haben und wie man dieses interpretieren kann.

Vielen Dank für eure Antworten, Sarah :)


> summary(eq3)

Call:
lm(formula = Miete ~ WF + WR, data = data5.positiv)

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-823.00 -106.07 -9.91 88.34 795.76

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 88.9870 17.8615 4.982 7.57e-07 ***
WF 7.3918 0.3625 20.393 < 2e-16 ***
WR -52.1669 8.9104 -5.855 6.74e-09 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 174.1 on 882 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4353, Adjusted R-squared: 0.434
F-statistic: 339.9 on 2 and 882 DF, p-value: < 2.2e-16
bigben
Beiträge: 2771
Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: Multiple Regression, gefittete Werte

Beitrag von bigben »

Hi!
Wenn ein offenes Raumkonzept modern ist, alte unsanierte Wohnungen aber viele Zimmer haben, kann der negative Ineffizient inhaltlich Sinn machen. Studenten-wgs brauchen viele Zimmer und können nicht viel bezahlen.

Warum Deine Berechnungen nicht Stimmen, weiß ich nicht. Hast Du es mal mit der Funktion predict verglichen?

LG,
Bernhard
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
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