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Aussagekraft P-Wert wenn Regressionskoeffizient =0
Universität / Fachhochschule
Tests
Verteilungsfunktionen
Tags: Konfidenzintervall, Lineare Regression, p-Wert, regression, Regressionsanalyse, Statistik, test, Verteilungsfunktion
 
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Hallo Zusammen, ich habe ein Problem bei der Auswertung meines Datensatzes. Mittels einer "einfachen" linearen Regression untersuche ich den Zusammenhang zwischen Menge und Preis und ermittle Preiselastizitäten meine abhängige Variable). Mittels der Regression schätze ich mehrere Parameter - insbesondere die Preiselastizität. Anders als bei einer anderen Regression kann es hier durchaus auch vorkommen (und ist gewünscht) dass ich einen Koeffizient von 0 erhalte - die Preiselastizität also 0 ist. Zur Bewertung der Signifikanz ziehe ich für jeden Artikel den ich schätze den P-Wert heran um die Signifikanz der berechneten Preiselastizität zu bestimmen. Meine Frage nun: Ist der P-Wert in diesem Fall ein "zulässiger" Indikator für die Signifikanz? Gemäß der zugrundeliegenden Theorie teste ich damit doch eigentlich, ob der Koefizient sich signifikant von 0 unterscheidet. In meinem Fall würde dies doch aber bedeuten dass ich alle Elastizitäten die Nahe 0 liegen "aussortiere", da sie gemäß dem P-Wert nicht signifikant sind. Es wäre klasse wenn ihr mir zunächst helfen könntet ob mein Gedankengang korrekt ist und falls ja, ob es einen Ausweg aus diesem "Dillemma" gibt? Tausend Dank!! Für alle, die mir helfen möchten (automatisch von OnlineMathe generiert): "Ich möchte die Lösung in Zusammenarbeit mit anderen erstellen." |
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anonymous 18:40 Uhr, 27.08.2017 |
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>Ist der P-Wert in diesem Fall ein "zulässiger" Indikator für die Signifikanz? Falls ein paar Annahmen erfüllt sind, ja: -Das Modell ist korrekt spezifiziert -Die Einflussgrößen zeigen keine kolinearität -Der Fehlerterme des Modells sind *unkorreliert *Um 0 mit konstanter Varianz normalverteilt Desweiteren ist aber noch zu beachten, dass beim testen von Mehreren Modellen und oder Parametern(mit dem gleichen Datensatz) das multiple Testproblem beachtet werden muss. >Gemäß der zugrundeliegenden Theorie teste ich damit doch eigentlich, ob der >Koefizient sich signifikant von 0 unterscheidet. Du kannst testen auf was immer du willst aber standartmäßig wird auf 0 getestet. Das ist aber nicht immer Sinnvoll bzw entspricht nicht immer dem was man eigentlich wissen wollte. >In meinem Fall würde dies doch aber bedeuten dass ich alle Elastizitäten die Nahe 0 liegen >"aussortiere", da sie gemäß dem P-Wert nicht signifikant sind. Sofern die Tests für "=0" durchgeführt wurden(man beachte das multiple-Test problem), dann würde man sagen, dass die Daten keine Anzeichen liefern dass der entsprechende Parameter größer oder kleiner 0 ist. Deshalb kann man dann das einfachere Modell nutzen(Also das ohne den Paramter) Wenn aber um eine Prognosen geht: Auch ein nicht Signifikanter Parameter kann die Prognose verbessern. Worin genau liegt denn dein Dilemma? |
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