Welches Modell für diese Problematik?

[MrAhnungslos]

Hallo liebe Forumsgemeinde

Ich hoffe ihr könnt mir als Statistikneuling evtl. ein bisschen helfen.
Ich sitze gerade über einer Arbeit und habe die Problematik, dass ich nicht weiß, welches Modell ich für folgenden Sachverhalt nehmen kann/soll.

Mein Ziel ist es, zukünftige Aussagen über die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses vorherzusagen.
Folgende Vergangenheitsdaten habe ich:

Wochentage (Mo-Fr) über mehrere Wochen
Ereignis an diesen Tagen eingetreten oder nicht (1/0)

Datum Tag
01.01. Mo 1
02.01. Di 0
03.01. Mi 1
04.01. Do 1
05.01. Fr 0
08.01. Mo 0
09.01. Di 1
usw.

Nun würde ich gerne Vorhersagen treffen, mit welcher Wahrscheinlichkeit das Ereignis am folgenden betrachteten Tag (hier z.B. 10.01. Mi) eintreten könnte.
Mein Anssatz wäre eine logistische Regression mit Dummyvariablen. Wäre das sinnvoll oder müsste ich auf Anderes zurückreifen?

(Als Statistiktool hätte ich SPSS zur Verfügung.)

Vielen Dank für eure Hilfe!!!

[Nölle]

Im Grunde kommt doch dann eine Wahrscheinlichkeit raus, die sich aus Anzahl der Daten/Tage und der Wahrscheinlichkeit einer 1 ergibt.

Wenn du 10 Tage hast und bei 5 Tagen steht eine 1 dann ist die Wahrscheinlichkeit 50% bzw. 1/2 für jedes beliebige Datum aus der 10er Reihe an Tagen.

Generell geht es für Fragestellungen bei denen es sich um zeitliche Abläufe handelt Richtung Poisson-Verteilung.

[MrAhnungslos]

Hallo,

danke erstmal für die Antwort!

Ich möchte allerdings Aussagen für die Zukunft treffen.
Außerdem hätte ich doch dann einen Erwartungswert von 1/2 und könnte doch nur sagen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass in den nächsten 10 Tagen das Ereignis z.B. 6 mal eintritt... oder denke ich hier falsch?

Ich habe in der Zwischenzeit mal den Ansatz der log. Regression probiert.
Allerdings komme ich auf noch nicht verwertbare Daten.

Anfangs habe ich die Wochentage codiert in Mo=1 bis Fr=5.
Danach habe ich M-Tage ( Montag-Freitag = 5) und brauche also M-1 Dummys (4) da meine Wochentage ja ordinalskaliert sind.
Jetzt bekomm ich in SPSS allerdings Standardfehler um die 0,5 für alle Regressionskoeffizienten und auch Cox&Snell R² und Nagelkerkes R² liegen nur bei 0,02 bis 0,03.
Dies deutet ja daraufhin, dass hier was schiefgelaufen ist.

Hat jmd eine weitere Idee?