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Multivariate Regression

Verfasst: Do Mär 01, 2018 6:55 pm
von christoph67
All,

Ich schaue mir aktuell Maschinenkosten an in meiner Firma.

Es soll festgestellt werden, ob der Verschleiss einer Maschine von den darauf verabeitenden Produkten und deren Menge abhaengt

Es liegen vor als Daten :
Menge des Materials (pro Quartal)
Maschinenverschleiss (pro Quartal)

Daten einstellen kann ich hier leider nicht. :-(

Ich habe bisher die Gesamtkosten mit den Mengen pro Produkt betrachtet.

Code: Alles auswählen

lm(formula = cost ~ prod1 , data = verschleiss)
lm(formula = cost ~ prod2 , data = verschleiss)
lm(formula = cost ~ prod3 , data = verschleiss)
Fuer diese 3 Paarungen aus Kosten und verarbeitetem Volumen (pro Produkt) kann man natuerlich auch Korrelationen ausrechnen.
Die helfen zwar etwas weiter, aber die Betrachtungsweise ist natuerlich nicht wirklich korrekt.

Korrekt waere wohl dies hier :

Code: Alles auswählen

lm(formula = cost ~ prod1 + prod2 + prod3, data = verschleiss)
Multivariat halt...
Da die Kosten durch alle Produkte beeinflusst werden.

Meine Fragen :
1. Gibt es im Falle eine Multivariaten Regression ein Aequivalent zur Korrelation, welche mir anzeigt, wie gut das Modell "fitted" ?
Gewissermassen eine Multivariate Korrelation.
Und wo finde ich das in R ?

2. Wie finde ich das produkt, das die Kosten am staerksten beeinflusst ?
Ich wuerde annehmen : ueber die Koeffizienten von "formula".
Liege ich damit richtig ?
Wie auch immer : Wie komme ich im falle fon formula an die Informationen ?

Gruss,
Christoph

Re: Multivariate Regression

Verfasst: Do Mär 01, 2018 10:11 pm
von EDi
Gewissermassen eine Multivariate Korrelation.
Und wo finde ich das in R ?
R^2
Ich wuerde annehmen : ueber die Koeffizienten von "formula".
Wenn du vorher standardisiert hast, bzw die Produkte alle auf der gleichen Skala sind, dann ja.
Wie auch immer : Wie komme ich im falle fon formula an die Informationen ?
?coef und ?summary.lm