Seite 1 von 1

LM Preisauswirkung

Verfasst: So Nov 11, 2018 7:58 pm
von chefmax
Hallo,

zum Hintergrund. Auf einem Kälbermarkt steht dem Käufer die Information Alter, Gewicht und Zuchtwert des Vaters zur Verfügung.
Jetzt möchte auswerten, ob und welchen (signifikanten?) Einfluss der Zuchtwert auf den Preis hat, korrigiert um die Einflüsse Markttag, Alter und Gewicht.

Könnt ihr mir da auf die Sprünge helfen? Die Daten stehen in einer Tabelle, jedes gekaufte Kalb ist eine Zeile, Preis, Markttag, Alter und Gewicht sind in den Spalten.

Liebe Grüße
Max

Re: LM Preisauswirkung

Verfasst: So Nov 11, 2018 9:17 pm
von bigben
Hallo Max,

das hört sich sehr nach einer Hausaufgabe an. Wenn das so ist, dann schreib bitte, was Du Dir schon selbst gedacht hast und wie die Daten aufgebaut sind, wie der Datensatz und seine Spalten heißen.

LG,
Bernhard

Re: LM Preisauswirkung

Verfasst: Mo Nov 12, 2018 1:00 pm
von chefmax
Der Datensatz heißt kaelber,
die Spalten sind
markt.dat, gewi, alter, preis, vater.zw

Die Zuchtwerte reichen von 92 - 145.
Ich hätte verschiedene Klassen eingeteilt
90-100
100-110
110-120
120-130
> 130
und dann die Preisabweichung für jede Klasse geschätzt.
Das Modell wäre ja dann allg. formuliert

y = μ + A + M + G + ZW + e
y Preisabweichung
μ Populationsmittel
A Einfluss Alter
M Einfluss Marktdatum
G Einfluss Gewicht
ZW Einfluss Zuchtwertklasse
e zufälliger Restfehler

Re: LM Preisauswirkung

Verfasst: Mo Nov 12, 2018 1:11 pm
von bigben
Hallo,

die Frage nach der Hausaufgabe wurde nicht explizit beantwortet, aber so lässt sich was sagen. In Deiner Überschrift steht etwas von "LM". Ich nehme an, Du willst ein lineares Modell erstellen, das geht in R übr die Funktion "lm".

In einem ersten Versuch könntest Du sowas hier schreiben:

Code: Alles auswählen

model <- lm(y ~ markt.dat + alter + gewi, data = kaelber)
summary(model)
für die ursprüngliche Anforderung "Markttag, Alter und Gewicht". Unter Einbeziehung aller der jetzt zusätzlich genannten dann

Code: Alles auswählen

model <- lm(y ~ markt.dat + gewi + alter + preis + vater.zw + G, data = kaelber)
summary(model)
Was dabei herauskommt, weiß ich nicht, hängt davon ab, wie z. B. das Datum codiert ist. Falls die Zuchtwerte noch numerisch sind und in Klassen eingeteilt werden sollen, dann ist dabei die Funktion cut sehr hilfreich. Am besten googlest Du die mal und meldest Dich wieder mit Infos darüber, was Du erreicht hast, und wo es noch hakt.

LG,
Bernhard

Re: LM Preisauswirkung

Verfasst: Mo Nov 12, 2018 1:22 pm
von jogo
Hallo Max,
chefmax hat geschrieben:
Mo Nov 12, 2018 1:00 pm
Der Datensatz heißt kaelber,
die Spalten sind
markt.dat, gewi, alter, preis, vater.zw

Die Zuchtwerte reichen von 92 - 145.
Ich hätte verschiedene Klassen eingeteilt
90-100
100-110
110-120
120-130
> 130
und dann die Preisabweichung für jede Klasse geschätzt.
also wenn die Zuchtwerte in dieser Form vorhanden sind, dann würde ich nicht zur Klasseneinteilung übergehen.
Aber die Geschmäcker sind verschieden ...

Gruß, Jörg