lineare regression

Allgemeine Statistik mit R, die Test-Methode ist noch nicht bekannt, ich habe noch keinen Plan!

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ziggi1860
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lineare regression

Beitrag von ziggi1860 »

Hallo,

ich arbeite noch nicht sehr lange mit R und hänge leider bei meiner empirischen Hausarbeit fest.

Wir haben 2 Hypothesen : H1: Je älter der Mensch, desto Umweltbewusster
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.739271 0.111459 24.576 < 2e-16 ***
Alter 0.017627 0.003062 5.757 1.02e-07 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Dies ist unser errechnetes Ergebnis.

Lieg ich richtig in der Annahme, dass die H1 angenommen wird da Beta=0,01 und p <0,01 ?

Danke schon mal im Voraus !

bigben
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Re: lineare regression

Beitrag von bigben »

Beta hätte ich anders gerundet. Die ungerichtete Nullhypothese hinter dem p wird verworfen. Ob das Deine gerichtete Hypothese bestätigt, dafür wissen wir zu wenig.

HTH,
Bernhard
---
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ziggi1860
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Re: lineare regression

Beitrag von ziggi1860 »

Super vielen Dank !

Also Wenn H0:Je jünger der Mensch, desto umweltbewusster ist er
H1: Je älter der Mensch, desto umweltbewusster ist er

Dann muss ich anhand meiner Daten b=0,017? und p=0 H1 annehmen ?

besten Dank von einem verzweifelten Studenten !

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student
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Re: lineare regression

Beitrag von student »

Schau mal hier!
Viele Grüße,
Student
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bigben
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Re: lineare regression

Beitrag von bigben »

ziggi1860 hat geschrieben:
Di Jan 14, 2020 6:03 pm
Wenn H0:Je jünger der Mensch, desto umweltbewusster ist er
H1: Je älter der Mensch, desto umweltbewusster ist er
Nein! Die Nullhypothese in der linearen Regression ist immer: Der wahre Koeffizient für "Alter" ist 0.

Diese Nullhypothese kannst Du mit p < 0,0001 hochsignifikant widerlegen. Der wahre Koeffizient ist also sicher nicht 0. Wir wissen darüber hinaus, dass er positiv ist. Ob ein positiver Koeffizient (0,0176... ≈ 0,02) nun bedeutet, dass das Umweltbewusstsein mit dem Alter zu- oder abnimmt hängt davon ab, wie Umweltbewusstsein gemessen wurde: Ob hohe Werte viel oder wenig Umweltbewusstsein bedeuten hast Du ja nicht geschrieben.

Auch sonst hast Du ziemlich viel vom Ergebnis weggeschnitten und deshalb bin ich vorsichtig und deshalb so kleinlich.

LG,
Bernhard
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ziggi1860
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Re: lineare regression

Beitrag von ziggi1860 »

Danke für die Hilfe, so hab ich das jetzt verstanden,

Call:
lm(formula = G_3 ~ Alter, data = Datensatz_Empirisches_Projekt_1)

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.02770 -0.25980 0.02838 0.26679 1.07861

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.739271 0.111459 24.576 < 2e-16 ***
Alter 0.017627 0.003062 5.757 1.02e-07 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.4206 on 96 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.2566, Adjusted R-squared: 0.2489
F-statistic: 33.14 on 1 and 96 DF, p-value: 1.025e-07

H0: Beta(Alter) = 0
H1: Beta ungleich 0
Ich verwerfe H0,da p=0(Wie kommst du auf 0,0001?).Hohe Werte bedeuten hohes Umweltbewusstsein, also kann man sagen, wenn das Alter um 1 zunimmt steigt auch das Umweltbewusstsein.

Vielen Vielen Dank !

bigben
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Re: lineare regression

Beitrag von bigben »

Genau. Bei Geburt sind wir 2,7 G3 und wenn wir hundert werden dann sind wir 4,5 G3.
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ziggi1860
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Re: lineare regression

Beitrag von ziggi1860 »

Hammer Danke!

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