Multiple lineare Regression: aV erfüllt Gauß-Markov-Vorraussetzungen nicht

[Noob_0101]

Hallo zusammen,

ich untersuche für meine Bachelorarbeit den Einfluss von mehreren unabhängigen Variablen (metrisch und dichotom skaliert) auf eine abhängige Variable (pseudometrisch). Nun habe ich eine lineare Regression gerechnet und meine Werte sind nicht optimal. Daraufhin schaute ich mir die Normalverteilung und die anderen Gauß-Markov-Kriterien an, eine Normalverteilung ist nicht gegeben.
Ich habe meinen Datensatz geteilt, N ist einmal 300 und einmal 1700.

Gibt es jetzt noch eine Möglichkeit, wie ich die Regression trotzdem rechnen kann? Ich kann die aV nicht austauschen und muss meine BA schon in 3 Wochen abgeben..

Vielen Dank für die Hilfe!

[dutchie]

hallo Noob

Was heißt nicht optimal? kommt nicht raus was rauskommen soll?

Normalverteilung (NV) wovon?
Normal sollte der Fehler NV sein, aufgrund dessen sollte die AV NV sein, weil
die UVs fixed sind, keine Verteilung haben, brauchen.

Bei N = 300 hast du keine Probleme aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes (zG)
bezüglich p !

hast du auf NV geteste? Nicht, dass der Test auf NV sig. wird, weil die Stichproben so groß ist!
ist das im Histogramm der Residuuen eindeutig sichtbart, die Abweichung von der NV!
schau dir auch das Streudiagramm an zwischen vorhergesagtem Wert und Residuum!
möglich liegt das gar nicht an der NV liegt, sondern an einem fehlspezifiziertem Modell.

zur BA, du tust erstmal so, ab ob nichts gewesen ist, die schätzwerte für R, b, beta
sind unberührt, nur p ist falsch, also fehlerhaft, aber zG, diskutieren fertig.
jetzt kommts drauf an was rauskommt...

gruß
dutchie