Deutsches R-Forum

Verfasst: **So Feb 26, 2017 2:27 pm**

Hallo liebe Forum User!

Ich habe mit R ein bisschen was programmiert. Könnt ihr mir bitte kurz bei der Interpretation helfen.

Adjusted R-squared: 0.3952 Heißt das, dass 0,3952 % von den erklärenden Variabeln die erklärte Variabel erklären?
p-value: 0.01922 Ist dass die Irrtumswahrscheinlichkeit oder wie kann ich das definieren?

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Call:
lm(formula = Nettoeinkommen ~ ., data = daten2)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-487.01 -278.72  -15.83  261.21  508.78 

Coefficients:
                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)       -1.898e+04  1.639e+04  -1.158   0.2651  
BIP                1.694e-01  1.996e-01   0.849   0.4094  
Arbeitsstunden     9.494e+02  3.921e+02   2.422   0.0286 *
VPI               -2.325e+01  1.492e+01  -1.558   0.1401  
Arbeitslosenquote  2.633e+02  6.386e+02   0.412   0.6860  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 368.2 on 15 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.5226,	Adjusted R-squared:  0.3952 
F-statistic: 4.104 on 4 and 15 DF,  p-value: 0.01922

Danke für eure Hilfe

Verfasst: **Mo Feb 27, 2017 8:32 am**

Hallo Baugi,

willkommen im Forum.

baugi123 hat geschrieben: So Feb 26, 2017 2:27 pm Adjusted R-squared: 0.3952 Heißt das, dass 0,3952 % von den erklärenden Variabeln die erklärte Variabel erklären?

... % der Varianz.
Das Multiple R-squared beruht auf der http://lmgtfy.com/?q=Varianzzerlegung
Adjusted R-squared berücksichtigt die Anzahl der unabhängigen Variablen:
da mit jeder zusätzlichen unabhängigen Variablen das R² größer wird, muss entsprechend nach unten korrigiert werden.
http://lmgtfy.com/?q=Adjusted+R-squared

p-value: 0.01922 Ist dass die Irrtumswahrscheinlichkeit oder wie kann ich das definieren?

ja, das ist eine empirische Irrtumswahrscheinlichkeit für den entsprechenden Test - in diesem Fall den F-Test.
Der exakte Sprachgebrauch lautet:
es ist die Wahrscheinlichkeit, per Zufall einen genau so großen oder größeren F-Wert zu erhalten bei Gültigkeit der Hypothese H0
(H0 beim F-Test: Daten verhalten sich nach dem Referenzmodell)
In Deinem Fall ist das Referenzmodell: y_i = mean(y) +u_i

Gruß, Jörg

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