Danke für das Video! Ich habe noch nicht verstanden, warum man die Voraussetzungstests (Residuenanalyse etc.) bei der multiplen Regression nicht für jede Prädiktorvariable separat durchführt. Ich freue mich über eine Antwort :) LG
wenn man jede UV einzeln in ein eigenes Regressionsmodell packt, ist das sinnvoll. Mehrere UVs in einem Modell interagieren aber immer miteinander. Entsprechend lassen die sich quasi auch nicht mehr entflechten, auch die Voraussetzungen nicht.
Es gibt nicht den einen Wert. Verschiedene Literatur nennt verschiedene Werte. Das ist bei allen "Richtwerten" so. Einheitliche Standards gibt es in der Statistik nur selten.
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Danke für das Video! Ich habe noch nicht verstanden, warum man die Voraussetzungstests (Residuenanalyse etc.) bei der multiplen Regression nicht für jede Prädiktorvariable separat durchführt. Ich freue mich über eine Antwort :) LG
wenn man jede UV einzeln in ein eigenes Regressionsmodell packt, ist das sinnvoll. Mehrere UVs in einem Modell interagieren aber immer miteinander. Entsprechend lassen die sich quasi auch nicht mehr entflechten, auch die Voraussetzungen nicht.
Ich dachte von Multikollinearität spricht man erst, wenn der Toleranzwert unter 0,1 liegt und der VIF Wert über/nahe 10?
Es gibt nicht den einen Wert. Verschiedene Literatur nennt verschiedene Werte. Das ist bei allen "Richtwerten" so. Einheitliche Standards gibt es in der Statistik nur selten.