Programmierhilfe - Lineares Regressionmodell

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

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darrgans
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Re: Programmierhilfe - Lineares Regressionmodell

Beitrag von darrgans » Sa Aug 11, 2018 2:30 pm

Hallo Jörg,

anbei die gewünschten Daten.

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names(Company_description)[2] <- "Company"
 myInside_buys <- merge(Insider_buys, Company_description, sort=FALSE)
Im Element Insider_buys sind alle Kauftransaktionen gespeichert. Bei dir ist dieser Reiter im Testdatensatz leider gar nicht vorhanden, weil er zu groß ist.

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model_predictions_buys <- mapply(FUN=myworkaholic, myInside_buys$Trading_date, myInside_buys$Company_name, SIMPLIFY = FALSE)
model_names_buys <- paste(myInside_buys$Trading_date, myInside_buys$Company_name)
names(model_predictions_buys) <- model_names_buys
Hier werden die Modellvorhersagen getroffen und alles im Element "model_predictions_gespeichert".

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estimation_models_buys <- lapply(model_predictions_buys, '[[', "M")
Hier werden die Modelle aus aus dem Element extrahiert und separat gespeichert.

Leider kann ich str(estimation_models_buys) nicht komplett hierein kopieren, da es sehr sehr lang ist, aber ich habe mal eine Probe genommen.
$ 2017-02-23 Bayer :List of 12
..$ coefficients : Named num [1:2] -0.000369 0.876012
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "(Intercept)" "DAX"
..$ residuals : Named num [1:180] 0.001825 0.005941 -0.071227 -0.000567 -0.042486 ...
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:180] "1" "2" "3" "4" ...
..$ effects : Named num [1:180] -0.0062 -0.13157 -0.07078 -0.00113 -0.04232 ...
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:180] "(Intercept)" "DAX" "" "" ...
..$ rank : int 2
..$ fitted.values: Named num [1:180] -0.00591 0.00432 -0.01345 0.01031 -0.00691 ...
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:180] "1" "2" "3" "4" ...
..$ assign : int [1:2] 0 1
..$ qr :List of 5
.. ..$ qr : num [1:180, 1:2] -13.4164 0.0745 0.0745 0.0745 0.0745 ...
.. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. .. .. ..$ : chr [1:180] "1" "2" "3" "4" ...
.. .. .. ..$ : chr [1:2] "(Intercept)" "DAX"
.. .. ..- attr(*, "assign")= int [1:2] 0 1
.. ..$ qraux: num [1:2] 1.07 1.03
.. ..$ pivot: int [1:2] 1 2
.. ..$ tol : num 1e-07
.. ..$ rank : int 2
.. ..- attr(*, "class")= chr "qr"
..$ df.residual : int 178
..$ xlevels : Named list()
..$ call : language lm(formula = as.formula(paste0(Comp, " ~ DAX")), data = Daily_returns[(i.TDAY - 200):(i.TDAY - 21), ])
..$ terms :Classes 'terms', 'formula' language Bayer ~ DAX
.. .. ..- attr(*, "variables")= language list(Bayer, DAX)
.. .. ..- attr(*, "factors")= int [1:2, 1] 0 1
.. .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. .. .. .. ..$ : chr [1:2] "Bayer" "DAX"
.. .. .. .. ..$ : chr "DAX"
.. .. ..- attr(*, "term.labels")= chr "DAX"
.. .. ..- attr(*, "order")= int 1
.. .. ..- attr(*, "intercept")= int 1
.. .. ..- attr(*, "response")= int 1
.. .. ..- attr(*, ".Environment")=<environment: 0x00000000150741e0>
.. .. ..- attr(*, "predvars")= language list(Bayer, DAX)
.. .. ..- attr(*, "dataClasses")= Named chr [1:2] "numeric" "numeric"
.. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Bayer" "DAX"
..$ model :'data.frame': 180 obs. of 2 variables:
.. ..$ Bayer: num [1:180] -0.00408 0.01026 -0.08467 0.00974 -0.04939 ...
.. ..$ DAX : num [1:180] -0.00632 0.00535 -0.01493 0.01219 -0.00746 ...
.. ..- attr(*, "terms")=Classes 'terms', 'formula' language Bayer ~ DAX
.. .. .. ..- attr(*, "variables")= language list(Bayer, DAX)
.. .. .. ..- attr(*, "factors")= int [1:2, 1] 0 1
.. .. .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. .. .. .. .. ..$ : chr [1:2] "Bayer" "DAX"
.. .. .. .. .. ..$ : chr "DAX"
.. .. .. ..- attr(*, "term.labels")= chr "DAX"
.. .. .. ..- attr(*, "order")= int 1
.. .. .. ..- attr(*, "intercept")= int 1
.. .. .. ..- attr(*, "response")= int 1
.. .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<environment: 0x00000000150741e0>
.. .. .. ..- attr(*, "predvars")= language list(Bayer, DAX)
.. .. .. ..- attr(*, "dataClasses")= Named chr [1:2] "numeric" "numeric"
.. .. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Bayer" "DAX"
..- attr(*, "class")= chr "lm"
Das ganze mal 774 und du kannst dir vorstellen was gerade in meiner Console los war. :D
Vielen Dank nochmal,
Damian

jogo
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Re: Programmierhilfe - Lineares Regressionmodell

Beitrag von jogo » So Aug 12, 2018 10:13 am

Hallo Damian,
darrgans hat geschrieben:
Do Aug 09, 2018 5:16 pm
Ich würde gern die Residuen der linearen Regressionen auf Normalverteilung testen. Dafür gibt es ja verschiedene Test, wie den shapiro.test() und den ks.test().

Ich habe folgenden Code dazu geschrieben, aber irgendwie macht er nicht so wirklich was ich möchte.

Code: Alles auswählen

sapply(residuals(estimation_models_board_buys), shapiro.test)
Hast du eine Idee wieso das nicht geht?
ja, es ist so:
estimation_models_board_buys ist eine Liste von Modellen. Du bekommst eine Liste der Residuen-Vektoren mit:

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lapply(estimation_models_board_buys, residuals)
wenn Du auf jeden Vektor den shapiro-Test anwenden möchtest:

Code: Alles auswählen

Resi <- lapply(estimation_models_board_buys, residuals)
lapply(Resi,  shapiro.test)
Das ganze mal 774 und du kannst dir vorstellen was gerade in meiner Console los war. :D
oje, entschuldige bitte. :roll:

Gruß, Jörg

darrgans
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Re: Programmierhilfe - Lineares Regressionmodell

Beitrag von darrgans » So Aug 12, 2018 6:28 pm

Hallo Jörg,

das hört sich gut an. :)

Vielen Dank!!
Viele Grüße,
Damian

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