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Regressionsschätzung: Ersetzen von fehlenden DAten
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 06:23 Di 12.02.2008
Autor: space

Aufgabe
x= 12, 34, 56, NA, 26, 78, NA
y= 14, NA, 56, 23, NA, 83, 34

( y beobachtet)=(x [mm] beobachtet)(\beta [/mm] beobachtet) + [mm] (\varepsilon [/mm] beob.)
( y miss    )   ( x miss   )  [mm] (\beta [/mm] miss)+       [mm] (\varepsilon [/mm] miss)

[mm] \beta [/mm] kann geschätzt werden:
[mm] \beta= [/mm] [X(transformiert)beobachtet * X(beobachtet)]inverse * X(transf.)(beob)*y(beobachtet)

y(miss)=X(miss) * [mm] \beta [/mm]

Ich kann mit der Formel sehr wenig anfangen. Es wäre nett wenn mir jemand an diesen obigen konkreten Beispiel helfen könnte. Mit den Vektoren X bzw. y. DANKE ! Wenn ich das kleine beispiel kapiere, dann versteh ich  vielleicht das Konzept dahinter .


ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

        
Bezug
Regressionsschätzung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 03:30 Sa 16.02.2008
Autor: Zneques

Hallo,
[willkommenmr]

Es soll also : [mm] \beta= (x^T_{beo.}*x_{beo.})^{-1}*x^T_{beo.}*y_{beo.} [/mm] sein.
Wobei [mm] x_{beo}=\vektor{12\\56\\78} [/mm] der aus den vollständig beobachteten Paaren bestehende x-Vektor, und
[mm] y_{beo.}=\vektor{14\\56\\83} [/mm] der aus den vollständig beobachteten Paaren bestehende y-Vektor
Der transponierte Vektor [mm] x^T_{beo.}=(12|56|78) [/mm] ist der "Umgekippte".
Man könnte also auch [mm] \beta=\bruch{1}{|x|}* [/mm] schreiben.
Der Rechner meint [mm] \beta=1,044. [/mm]

Ciao.

Bezug
                
Bezug
Regressionsschätzung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 13:34 Mi 20.02.2008
Autor: space

Aber bist du sicher, dass ich beim (klein) y die data sets verwenden muß ?

[mm] y=\beta [/mm] * X + [mm] \varepsilon [/mm]

X ist das erste data set , aber ist y auch das zweite Data set ? sind die y Werte, laut dieser obigen formel, nicht die Residuen ?

Bezug
                        
Bezug
Regressionsschätzung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:33 Mi 20.02.2008
Autor: Zneques

Du hast Werte für x und y beobachtet. Anhand der Ergebnisse vermutest du nun einen linearen Zusammenhang : [mm] y=\beta*x. [/mm]
Bzgl. dieser Vermutung sind die Residuen [mm] \varepsilon. [/mm]
Wenn du nun [mm] \beta [/mm] schätzt, kannst du durch den Zusammenhang aus x die y-Werte errechnen (bzw. andersrum [mm] x=\bruch{y}{\beta}). [/mm]

Bezug
                
Bezug
Regressionsschätzung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 13:43 Mi 20.02.2008
Autor: space

Hi Zneques !

was bekommst du bei den NA Werten raus ?

Danke für die Antwort!



Bezug
                        
Bezug
Regressionsschätzung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:25 Mi 20.02.2008
Autor: Zneques

x= 12, 34  , 56, 22, 26, 78, 32,5
y= 14, 35,5, 56, 23, 27, 83, 34

Ciao.

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