Hallo Zusammen:)
Was sind die Voraussetzungen an die Daten um ein gemischtes lineares Modell zu berechenen? Ich weiss folgende:
- kontinuierliche abhängige Variable
- Normalverteilung der Residuen
Gibt es weitere Vorraussetzungen? und falls ja wie überprüfe ich sie in R?
Vielen Dank für eure liebe Hilfe:)
Vorraussetzungen gemischtes lineares Modell
Re: Vorraussetzungen gemischtes lineares Modell
Hallo BAURIA,
also richtig handfest ist nur das Gauß-Markov-Theorem:
Wenn ..., dann ist OLS BLUE.
(Bitte entschuldige die extreme Verkürzung.)
Dabei sind die Voraussetzungen "..." oft übertrieben eng gefasst (also nicht alle notwendig).
Für viele andere statistische Verfahren gibt es m.E. keine solche Beweise. Deshalb ist fast alles, was man über den Zusammenhang von Voraussetzungen an die Daten (und den Prozess) und der Validität der Ergebnisse bei anderen Verfahren Folklore basierend auf den Aussagen des Gauß-Markov-Theorems für OLS.
Gruß, Jörg
also richtig handfest ist nur das Gauß-Markov-Theorem:
Wenn ..., dann ist OLS BLUE.
(Bitte entschuldige die extreme Verkürzung.)
Dabei sind die Voraussetzungen "..." oft übertrieben eng gefasst (also nicht alle notwendig).
Für viele andere statistische Verfahren gibt es m.E. keine solche Beweise. Deshalb ist fast alles, was man über den Zusammenhang von Voraussetzungen an die Daten (und den Prozess) und der Validität der Ergebnisse bei anderen Verfahren Folklore basierend auf den Aussagen des Gauß-Markov-Theorems für OLS.
Gruß, Jörg
Re: Vorraussetzungen gemischtes lineares Modell
Viele Grüße,
Student
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faes.de, Datenanalyse mit R & das Ad-Oculos-Projekt
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Habe Mut, dich deines eigenen Verstandes zu bedienen! (Kant)
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