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Regressionsline und Korrelation
Verfasst: So Jun 06, 2021 5:42 pm
von h.itup
Guten Abend,
ist es eigentlich Möglich, die Beziehung/Korrelation durch eine lineare Regression ermittelte Regressionslinie mit anderen Variablen für jedes Land zu vergleichen?
Beispiel: Für die Messung einer Kennzahl gibt es verschiedene Möglichkeiten. 1. mit einer Regressionsanalyse und 2. Ein Quotient durch das dividieren zweier Variablen
1. Ich führe für jedes Land eine Regression durch, die wie folgt aussieht:
y = b0 + b1*X
wobei b1 meine wichtige Variable ist.
2. Ich ermittle für jedes Land den Quotienten, name ist bspw. mortality
Kann ich dann die Korrelation zwischen den Beiden ermitteln? Mein Ziel ist zu ermitteln, ob die 2. Variante die 1. Variante als geeignetes Maß ersetzen kann.
Vielen Dank.
Re: Regressionsline und Korrelation
Verfasst: So Jun 06, 2021 6:31 pm
von EDi
Korrelieren kann man das, wenn die Annahmen passen...
Re: Regressionsline und Korrelation
Verfasst: Mi Jun 09, 2021 4:10 pm
von h.itup
EDi hat geschrieben: ↑So Jun 06, 2021 6:31 pm
Korrelieren kann man das, wenn die Annahmen passen...
Wie meinst du das genau?
Re: Regressionsline und Korrelation
Verfasst: Mi Jun 09, 2021 7:39 pm
von EDi
h.itup hat geschrieben: ↑Mi Jun 09, 2021 4:10 pm
EDi hat geschrieben: ↑So Jun 06, 2021 6:31 pm
Korrelieren kann man das, wenn die Annahmen passen...
Wie meinst du das genau?
Die Korrelation nach Pearson macht ein Paar Annahmen: Linearität, Kontinuierliche Daten, gepaarte Werte, Keine Ausreißer, ...
Diese kann man mit anderen methoden etwas relaxieren, z.b. Korrelation nach Spearman oder Maximum Information Content.
Re: Regressionsline und Korrelation
Verfasst: Fr Jun 11, 2021 11:20 am
von h.itup
EDi hat geschrieben: ↑Mi Jun 09, 2021 7:39 pm
h.itup hat geschrieben: ↑Mi Jun 09, 2021 4:10 pm
EDi hat geschrieben: ↑So Jun 06, 2021 6:31 pm
Korrelieren kann man das, wenn die Annahmen passen...
Wie meinst du das genau?
Die Korrelation nach Pearson macht ein Paar Annahmen: Linearität, Kontinuierliche Daten, gepaarte Werte, Keine Ausreißer, ...
Diese kann man mit anderen methoden etwas relaxieren, z.b. Korrelation nach Spearman oder Maximum Information Content.
Ah, ja stimmt. Das hatte ich nicht auf den Schirm.
Aber wie würde denn der Code in der Art (t.B. nach Pearson oder Spearman) aussehen? An sich weiß ich wie das geht, mein Problem ist allerdings "b1" aus der Regression. Wie kann man den denn weiterverwenden?
Re: Regressionsline und Korrelation
Verfasst: Fr Jun 11, 2021 12:13 pm
von bigben
h.itup hat geschrieben: ↑Fr Jun 11, 2021 11:20 am mein Problem ist allerdings "b1" aus der Regression. Wie kann man den denn weiterverwenden?
Das kann man beispielsweise mit der coef-Funktion schon extrahieren. Hilft dieses Beispiel?
Code: Alles auswählen
linmod <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = iris)
summary(linmod)
coef(linmod)
coef(linmod)[2] # b1 ist der zweite Koeffizient von linmod
LG,
Bernhard
Re: Regressionsline und Korrelation
Verfasst: Fr Jun 11, 2021 11:03 pm
von h.itup
bigben hat geschrieben: ↑Fr Jun 11, 2021 12:13 pm
h.itup hat geschrieben: ↑Fr Jun 11, 2021 11:20 am mein Problem ist allerdings "b1" aus der Regression. Wie kann man den denn weiterverwenden?
Das kann man beispielsweise mit der coef-Funktion schon extrahieren. Hilft dieses Beispiel?
Code: Alles auswählen
linmod <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = iris)
summary(linmod)
coef(linmod)
coef(linmod)[2] # b1 ist der zweite Koeffizient von linmod
LG,
Bernhard
Hat sehr geholfen, danke!