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[eup333]

Hallo,

das folgende Problem möchte ich kurz schildern, da ich im Forum keinen ähnlichen Fall gefunden habe.

In einem mir vorliegenden Statistikbuch wird unter "Multivariater Regression" das Schätzen einer Größe Z durch zwei weitere Größen X und Y verstanden, wobei die folgende Formel der Schätzung zugrunde liegt:

Z = cX + dY.

Die Ermittlung von X und Y stellt für mich kein Problem dar. In einem Datensatz mit N Fällen ist X ein konstanter Mittelwert von 0,4. Y ist ein Mittelwert, den ich in Abhängigkeit von N immer neu berechnen muss, so ist z.B. für N=1 Y=0,22 und für N=2 Y=0,56.

Für jeden der N Fälle muss Z also aus cX + dY berechnet werden.

Die entscheidende Frage ist nun: Wie berechne ich c und d?

Der Autor des Statistikbuches gibt einige Anweisungen für die manuelle Berechnung. So müsse ich Chi Quadrat(X,Y) minimieren und durch Ableitung nach c und d zwei lineare Gleichungen c und d berechnen.

Ist hier ein Standardverfahren gemeint? Falls ja: Inwiefern gibt mir z.B. SPSS die Möglichkeit, diese Arbeitsschritte zu automatisieren? Schaue ich in SPSS z.B. unter "Analysieren -> Regression", bietet mir das Programm eine ganze Menge Optionen an ("automatische lineare Modellierung...", "linear...", etc.). Hier weiß ich bereits nicht weiter.

Oder muss ich die weiteren Schritte selbst berechnen? Der Autor gibt z.B. eine Formel an, in der c in Abhängigkeit verschiedener Korrelationskoeffizienten corr(X,Y) corr(X,Z) und corr(Y,Z) berechnet wird. Auch hier kann ich nicht folgen, unter anderm, da Z meinem Verständnis nach der gesuchte unbekannte Wert ist, der hier aber anscheinend als bekannt vorausgesetzt wird.

Für Hinweise zur Lösung wäre ich sehr dankbar. Sollte ich wichtige Infos zur Lösung des Problems ausgelassen haben, sagt einfach bescheid, was fehlt, und ich liefer es nach.

Beste Grüße,

Eup