Was sagt korrigiertes R2 aus?
Das R² ist ein Gütemaß der linearen Regression (s. Teil 2). Es lässt sich leicht interpretieren als der Anteil der Varianz der abhängigen Variablen (erklärte Variable), der durch die unabhängigen Variablen (erklärende Variablen) erklärt werden kann.
Was sagt uns das bestimmtheitsmaß?
Formal ist das Bestimmtheitsmaß der Anteil der Varianz der abhängigen Variable, der durch die unabhängige(n) Variable(n) erklärt wird. Je kleiner R² ist, desto geringer ist der lineare Zusammenhang. Ein R² = 0 bedeutet, dass zwischen X und Y kein linearer Zusammenhang vorliegt.
Wann korrigiertes r2?
Das korrigierte R² Das Problem mit R² ist, dass die Aufnahme zusätzlicher erklärender Variablen (also unabhängiger Variablen) nie zu einer Verschlechterung von R² führt. Besteht gar kein Zusammenhang zwischen der neuen unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen bleibt R² unverändert.
Was ist die erklärte Varianz?
Anteil der Variabilität in den Daten, der durch das Modell (z. B. in Multipler Regression, ANOVA, Nichtlinearer Regression, Neuronalen Netzen) erklärt wird.
Was macht der Levene-Test?
Der Levene-Test bezeichnet in der Statistik einen Signifikanztest, der auf Gleichheit der Varianzen (Homoskedastizität) von zwei oder mehr Grundgesamtheiten (Gruppen) prüft.
Was sagt mir der F wert?
Die F-Statistik zeigt einfach das Verhältnis von zwei Varianzen. Varianzen sind ein Maß für die Streuung, d. h. wie weit vom Mittelwert entfernt Daten verteilt sind. Größere Werte stehen für eine stärkere Streuung. Die Varianz ist die quadrierte Standardabweichung.
Wann T Test für unabhängige Stichproben?
Der t-Test für unabhängige Stichproben überprüft, ob sich die Mittelwerte zweier unabhängiger Gruppen signifikant unterscheiden. Unabhängige Stichproben liegen vor, wenn einem Fall bzw. einer Person aus einer Gruppe kein Fall bzw. Person aus der anderen Gruppe zugeordnet werden kann.