und wie?Zitat:
Zitat von jublu1984
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und wie?Zitat:
Zitat von jublu1984
sorry, is doch richtig!!! :) wieder mal verlesen :-( ich würde sagen, die soldaten sind ordinalZitat:
Zitat von Anki
ach so, okay.. :)Zitat:
Zitat von jublu1984
Ich probier jetzt mal alle Eventualitäten aus.. ;)
Wenn wir ein Streudiagramm machen müssten, wäre das doch z.B.
scatter soldaten gold || lfit soldaten gold (je nach Angaben), oder?
Für die Zusammenhangsanalyse der stetigen Variablen dann
corr groesse gold (z.B.)
Und bei der Regressionsanalyse ist das doch wieder das Gleiche wie beim Streudiagramm, oder?
wie meinst den letzten punkt? rest stimmt :)Zitat:
Zitat von Anki
Irgendwo hier im Thread stand mal was von Regressionsanalyse.. Oder ist das dann einfach die lineare Regression?Zitat:
Zitat von jublu1984
Und ich hab noch zwei Fragen.. ;)
Wäre das dann bei der multiplen Regression
regress gold soldaten groesse gefahren ?
Und wie mache ich das bei den Dummy-Variablen? Angenommen, es ginge darum, dass es wenig, mittel und viele Gefahren gegeben hätte, wäre das dann
gen Gefahrenviele = 1*(typ==1)
gen Gefahrenmittel = 1*(typ==2)
gen Gefahrenwenig = 1*(typ==3)
Aber irgendwo muss ich das ja mit den 2, 4 und 6 verändern.. Ist das dann die 1,2,3??
ähm ich hab mal ganz blöde frage:
woher bekommen ich den wert für AIC?
mit regress?? wo steht da AIC? und zwischen was für werten schwankt der?
lg
vl soZitat:
Zitat von Anki
gen gefahrenviele = 0
replace gefahrenviele = 1 if==6
usw?
wenn ich jetzt corr groesse gold eintipp, dann kommt sowas:
| groesse gold
-------------+------------------
groesse | 1.0000
gold | 0.9832 1.0000
nun was sagt mir der wert 0.9832 aus??
--
AIC => estat icZitat:
Zitat von infy
naja weiß nur das man da entweder den einfachen oder motible reg.model nehmen soll (je kleiner desto besser=
weiters weiß ich nur, dass der AIC "genauer" ist als regress
Befehl: estat ic
-----------------------------------------------------------------------------
Model | Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC
-------------+---------------------------------------------------------------
. | 1000 -6010.298 -5536.699 2 11077.4 11087.21
-----------------------------------------------------------------------------
was sagt das aus??