Lineare Regression: Modellannahmen und Regressionsdiagnostik

摘要: Zwei Aspekte des linearen Regressionsmodells werden in diesem Beitrag behandelt: Erstens sind dies die Annahmen, dem Regressionsmodell zugrundeliegen, darunter Linearitatsannahme, Annahme, dass keine perfekte Multikollinearitat vorliegt oder Annahme streuungsgleicher Storgrosen. Vor allem soll es darum gehen, ein inhaltliches Verstandnis samtlicher Annahmen zu vermitteln, indem erlautert wird, welche Ideen jeweils hinter den stehen, warum man treffen muss und auch, Konsequenzen mit einer Verletzung der verbunden sind. Zweitens Instrumente Regressionsdiagnostik vorgestellt. Dazu zahlen zum einen Instrumente, deren Hilfe auf Grundlage von Stichprobendaten gepruft kann, ob inwieweit erfullt Zum anderen behandelt, geeignet sind, um sogenannte einflussreiche Untersuchungseinheiten identifizieren. Solche konnen Regressionsschatzungen, etwa Regressionskoeffizienten, unter Umstanden erheblich mitbestimmen. Am Beispiel ostdeutschen Stichprobe ALLBUS (2006) wird gezeigt, wie sich Diagnoseinstrumente anwenden interpretieren lassen.