Hallo Leute,
Ich hab folgendes vor:
- Jeweils alle Einflußgrößen auf Signifikanz prüfen und funktionale Abhängigkeit herausfinden (mit Kurvenanpassung) bzw. ggf. verwerfen.
- Signifikante Einflußgrößen in die multiple Regression aufnehmen.
Es treten bei mir aber bei einigen Einflußgrößen nichtlineare Zusammenhänge auf (Kurvenanpassung).
Beispielsweise hat Einflußgröße 3 das höchste R² bei exponentiell.
Wie kann ich diese Abhängigkeiten bei einer multiplen Regression berücksichtigen?
Muss ich irgendwie meine Variablen nach den Ergebnissen der Kurvenanpassung angleichen?
Ich hoffe, ihr versteht, was ich meine...
lg Agoroth
nichtlineare Abhängigkeiten / multiple Regression
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Agoroth
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- Registriert: 08.02.2007, 12:05
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Agoroth
- Beiträge: 2
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OK. ich fürchte ich muss weiter ausholen.
Meine Skalierung der Variablen bedarf einer Überprüfung bzw. einer Umformulierung.
Grundsätzlich müssen die Variablen intervallskaliert sein richtig?
Ich habe 6 Stück davon (die unabhängigen).
Es geht um die Beeinflussung von kostenmäßigem Aufwand in der Produktion. Die abhängige Variable ist Kosten (Euro).
var1 = Bauteilgröße in m² (denke das ist OK)
var2 = ähnlich (quantitativ)
var3 = Eine Eigenschaft des Produktes, das nur ja/nein aufweisen kann. Ist das eine dummy-Variable? Kann ich das ohne weiteres als 0/1 in die Analyse mit aufnehmen?
var4 = Toleranzlevel
Da bin ich unsicher. Eigentlich gibt es leicht, mittel und schwer. Wie muss ich damit umgehen?
var5 = Geometrie des Bauteils
Die Bewertung für diese Variable stammt aus einer Bewertungstabelle. In dieser Bewertungstabelle sind 3 verschieden gewichtete Kriterien aufgeführt. Je nach Ausprägung ergibt sich ein Wert zwischen 1,0 und 3,0 (0,1er Schritte).
1,0 bedeutet eine sehr einfache Geometrie und 3,0 bedeutet eine sehr schwere Geometrie.
var6 = Materialeigenschaftszahl
Kombination aus Material (Baustahl, Alu etc.) und Materialdicke.
Hier liegt eine Bewertungsrange von 1-20 (nur ganze Zahlen) vor.
Diese Werte kommen aus einem Bewertungsdiagramm, wo für die jeweiligen Werkstoffe die Dicke und damit die Bewertungszahl abgelesen werden kann.
Bei 4,5 und 6 denke ich liegt eine ordinale Skalierung vor und ich muss was ändern. Könnt ihr mir da eine Hilfestellung geben?
MfG Agoroth
Meine Skalierung der Variablen bedarf einer Überprüfung bzw. einer Umformulierung.
Grundsätzlich müssen die Variablen intervallskaliert sein richtig?
Ich habe 6 Stück davon (die unabhängigen).
Es geht um die Beeinflussung von kostenmäßigem Aufwand in der Produktion. Die abhängige Variable ist Kosten (Euro).
var1 = Bauteilgröße in m² (denke das ist OK)
var2 = ähnlich (quantitativ)
var3 = Eine Eigenschaft des Produktes, das nur ja/nein aufweisen kann. Ist das eine dummy-Variable? Kann ich das ohne weiteres als 0/1 in die Analyse mit aufnehmen?
var4 = Toleranzlevel
Da bin ich unsicher. Eigentlich gibt es leicht, mittel und schwer. Wie muss ich damit umgehen?
var5 = Geometrie des Bauteils
Die Bewertung für diese Variable stammt aus einer Bewertungstabelle. In dieser Bewertungstabelle sind 3 verschieden gewichtete Kriterien aufgeführt. Je nach Ausprägung ergibt sich ein Wert zwischen 1,0 und 3,0 (0,1er Schritte).
1,0 bedeutet eine sehr einfache Geometrie und 3,0 bedeutet eine sehr schwere Geometrie.
var6 = Materialeigenschaftszahl
Kombination aus Material (Baustahl, Alu etc.) und Materialdicke.
Hier liegt eine Bewertungsrange von 1-20 (nur ganze Zahlen) vor.
Diese Werte kommen aus einem Bewertungsdiagramm, wo für die jeweiligen Werkstoffe die Dicke und damit die Bewertungszahl abgelesen werden kann.
Bei 4,5 und 6 denke ich liegt eine ordinale Skalierung vor und ich muss was ändern. Könnt ihr mir da eine Hilfestellung geben?
MfG Agoroth
