Hallo Leute,
folgende Frage: Ist es möglich ein Modell aufzustellen, welches aus einem nichtlinearer Term und einem linearen Term besteht? Und zwar habe ich abseits meiner Masterarbeit überlegt, ob man die Variable Außentemperatur nicht exponentiell darstellen kann mit einem Polynom zweiten oder auch dritten Grades, siehe beigefügtes Diagramm. Meines Erachtens lässt sich dieser Zusammenhang noch besser durch eine nichtlineare Funktion (grüne
Funktion) statt lineare (blaue Funktion) darstellen. Allerdings fällt es mir schwer dieses Modell in R aufzustellen, ich habe es wie folgt
versucht:
Funktion <- Summe ~ poly(Temperatur,2) + Wochentag + Stunde
Modell <- lm(Funktion)
summary(Modell)
R gibt mir auch eine Ausgabe aus, siehe Bild unten. Wenn ich nun allerdings eine Prognose wie in Ihrem Video "Lineare Regressionsanalyse mit R Teil 2" durchführe, kommen sehr unrealistische Werte für den Erdgasverbrauch... Vielleicht habe ich die Polynome falsch eingesetzt bei der Prognose? bzw. werden diese genauso behandelt wie die anderen Koeffizienten? oder ist dieses Modell falsch aufgestellt?
Regressionsmodell aus linearen und nichtlinearen Termen
Moderator: EDi
Re: Regressionsmodell aus linearen und nichtlinearen Termen
Hallo,
Ich habe noch nie ein Modell aufgestellt, in dem einige Daten aus einem Dataframe data und andere aus einem Dataframe Gesamt1 kamen. Ich weiß nicht, warum man das tun sollte, aber für mich sieht es nach einem Rezept für Fehler aus.
LG, Bernhard
Ich habe noch nie ein Modell aufgestellt, in dem einige Daten aus einem Dataframe data und andere aus einem Dataframe Gesamt1 kamen. Ich weiß nicht, warum man das tun sollte, aber für mich sieht es nach einem Rezept für Fehler aus.
LG, Bernhard
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Re: Regressionsmodell aus linearen und nichtlinearen Termen
Hallo std1,
wenn Du die Daten in einem Dataframe Daten zusammenführst (siehe Antwort von Bernhard), solltes Du es so schreiben:
Gruß, Jörg
wenn Du die Daten in einem Dataframe Daten zusammenführst (siehe Antwort von Bernhard), solltes Du es so schreiben:
Code: Alles auswählen
Modell <- lm(Summe ~ I(Temperatur^2) + Temperatur + Wochentag + Stunde, data=Daten)
summary(Modell)
Re: Regressionsmodell aus linearen und nichtlinearen Termen
poly() verwendet Orthogonalpolynome, und auf die beziehen sich die Parameterschätzungen.
Wenn Du das nicht willst, kannst Du dem Aufruf auch raw=TRUE als Parameter hinzufügen.
Wenn Dich das Thema "Orthogonalpolynome oder nicht" (auch abseits der Masterarbeit ) interessiert, könntest Du Dir https://stats.stackexchange.com/questio ... regression angucken.
Anmerkung: ich würde nicht von einem "exponentiellen", sondern von einem "polynomialen" Zusammenhang sprechen...
Wenn Du das nicht willst, kannst Du dem Aufruf auch raw=TRUE als Parameter hinzufügen.
Wenn Dich das Thema "Orthogonalpolynome oder nicht" (auch abseits der Masterarbeit ) interessiert, könntest Du Dir https://stats.stackexchange.com/questio ... regression angucken.
Anmerkung: ich würde nicht von einem "exponentiellen", sondern von einem "polynomialen" Zusammenhang sprechen...