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Ridge-Regression

Befehl: Mathematik -> Multiple Regression -> Ridge Regression...

Ridge regression ist eine Methode um mit hoch korrelierten Deskriptoren umzugehen. Nähere Dateils dazu finden Sie in statistischen Hintergrundseiten.

Der Befehl Mathematik/Multiple Regression/Ridge Regression... (toolbar button ) dient zur Berechnung eines Ridge-Regressionsmodells. Dazu müssen zuerst die Variablen ausgewählt werden, in dem man in die jeweilige Variablenliste klickt. Auf der linken Seite befinden sich die unabhängigen Variablen (Deskriptoren), auf der rechten Seite wird die abhängige Variable (Zielvariable) ausgewählt. Nach dem Klick auf die Variablenliste öffnet sich der Variablendialog in dem die gewünschten Variablen ausgewählt werden können.

Zur Berechnung des MLR/RR-Modells muss nach der Wahl der Variablen der Knopf "Berechnen" () gedrückt werden. Daraufhin werden die wichtigsten Diagramme zur Überprüfung der Regression im umschaltbaren Diagnosefenster dargestellt. Diese Diagramme umfassen den Plot der geschätzten gegen die tatsächlichen Zielwerte, die Verteilung der Residuen und die Residuen aufgetragen gegen eine beliebige unabhängige Variable, bzw. gegen die Probennummer. Die numerischen Details der Ergebnisse werden im Fenster "Details" aufgelistet. Weiters wird die Ridge-Spur im Fenster "Ridge-Spur" angezeigt, im Fenster "Kreuzvalidierung" kann man das Ridge-Modell für unterschiedliche Werte von Lambda kreuzvalidieren.

Der Benutzer kann das Modell als Skript () oder als binäres Modell () speichern. Empfohlen wird das Speichern als Modell,(1) da dieses mit dem Befehl MLR-Modell anwenden () einfach auf andere Daten angewendet werden kann.

Um die Variablenauswahl zu erleichtern, können sowohl die Detektion von Multikollinearitäten (Knopf ) als auch die Verfahren zur Auswahl von Variablen (Knopf ) direkt aus dem RR-Fenster aufgerufen werden.

MLR und lineare Abhängigkeiten - über instabile Parameter und andere Ärgernisse.



(1) Bitte beachten Sie, dass das Ridge-Regressionsmodell formal äquivalent zum MLR-Modell ist. Deshalb kann für die Anwendung sowohl eines MLR-Modells als auch für ein Ridge-Modell der selbe Dialog verwendet werden.


Last Update: 2013-Nov-18