Aufgabenblatt 5

[Chris89]

Tach zusammen!
Hat einer ne Ahnung wie man bei der 1b ein multiples Regressionsmodell aufstellt und wie soetwas zu behandeln ist! Leider hab ich im Proseminar gefehlt, da Prüfung war!
Danke Chris

[Tiny88]

Waren diese Woche überhaupt Proseminare? Im Syllabus steht doch das in dieser Woche keine stattfinden?
Kann da jemand Auskunft geben?

Wie die Aufgaben zu lösen sind, weiß ich leider auch nicht ...

[Tiny88]

Seh ich das richtig, dass man bei
1. a) scatter preis alter (bzw. kilstand, tuev) || lfit preis alter schreiben muss?
Steht das immer dabei, was die erklärende variable ist bzw. die unabhängige variable oder kann man dass auch irgendwie selbst rausfinden?

danke, lg tiny

[Evelyn87]

Hey, weiß vielleicht jemand wie wie aufgabe 1b funktioniert.ich habe keine ahnung wie die befehle für das multiple Regressionsmodell heißen.

[bonsaibam]

hey!
ich kenn mich nicht mal bei a aus..mir fehlt da total der durchblick.
kann vl jemand die befehle posten? das wär echt nett!
lg

[simon.mennel]

scatter preis alter
regress preis alter
predict alterhat
praph twoway scatter preis alterhat alter, mysymbol ( o i ) connect ( i l )

[WiRx]

hi zusammen,

der befehl ist offensichtlich ganz einfach:

regress preis alter kilstand tuev

eigentlich logisch auch ...

[renson]

Hallo,

Hat jemand der vielleicht am Vormittag im ProSeminar war schon die komplette Lösung?

[Steve420]

Hallo,

zum Befehl regress: http://www.stata.com/help.cgi?regress

anscheinend kommt immer erst die abhängige Variable und dann die Erklärenden?!

das würde bedeuten:

regress preis alter kilstand tuev

Source | SS df MS Number of obs = 172
-------------+------------------------------ F( 3, 168) = 89.61
Model | 163.410614 3 54.4702047 Prob > F = 0.0000
Residual | 102.116806 168 .60783813 R-squared = 0.6154
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6086
Total | 265.52742 171 1.55279193 Root MSE = .77964

------------------------------------------------------------------------------
preis | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
alter | -.0378663 .0034032 -11.13 0.000 -.0445848 -.0311478
kilstand | -.0097848 .0014475 -6.76 0.000 -.0126424 -.0069273
tuev | -.0032873 .0085172 -0.39 0.700 -.0201018 .0135273
_cons | 9.05686 .3890817 23.28 0.000 8.28874 9.824979
------------------------------------------------------------------------------

beta0=9.05686
beta1=-.0378663
beta2=-.0097848
beta3=-.0032873


den geschätzen Preis müsste man dann so bekommen:

9.05686 + -.0378663 * alter + -.0097848 * kilstand + -.0032873 * tuev =
9.05686 + -.0378663 * 144 + -.0097848 * 180 + -.0032873 * 3 = 1.8329869

d.h. ein 12 Jahre altes Auto mit 180000km und noch 3 Monate Tüv sollte ungefähr 1830 Euro kosten!

[Steve420]

a müsste so gehen:

scatter preis alter || lfit preis alter
scatter preis kilstand || lfit preis kilstand
scatter preis tuev || lfit preis tuev



übrigens zur multiplen Regression:

Folie 6 S. 12 ff

hab mich an dem Mietspiegel Beispiel orientiert!