2.a Trendbestimmung

Trendbestimmung

Globale lineare Trendbestimmung

Skript seite 3-12 bis seite 3-24, Skript R seite 3-18 und 3-19 , 3-21 / Skript-bsp.R #Globale lineare Trendbestimmung: Beispiel

Globale nichtlineare Trendbestimmung

Skript 3-22 bis 3-24, R-skript 3-24 / #Globale nichtlineare Trendbestimmung

Güte der Anpassung

Skript 3-25 bis 3-39, R-skript 3-35 und 3-37 / Skript-bsp.R #Gute der Anpassung

Gute der Anpassung summary() in R:

• 1. p-value muss kleiner als 1% oder 5%

  2. Die Variable muss signifikanz!!!: Die Variable liegt in 95% oder 99% KI (Befehl mit sterne *)

  3. Residuen Standard Error (nummer 2) soll kleiner wie möglich

  4. Bestimmheitmaß R2 (nummer 3) gegen 1 ist am Besten

  5. Optionl: Adjusten R2 in % (zum vergleich die anzahl der parameter mit Bestimmheitmaß R2) Das Problem mit R² ist, dass die Aufnahme zusätzlicher erklärender Variablen (also unabhängiger Variablen) nie zu einer Verschlechterung von R² führt. Also konnt dann Adjusted R2

AIC: mehrere parameter besser

BIC: streng zu viel parameter, also am besten mit wenigen parameter

Güte der Anpassung: Überprüfung der Normalverteilungsannahme

#Durch QQ-plot:

Wenn residuen Normal verteilt ist, die daten soll in gerade linien angehen

#Durch Histogram:

Optisch wie glock kurve (normal verteileung)

Güte der Anpassung: Überprüfung der Unabhängigkeit