Residuen und Diagnostikplots
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Residuen und Diagnostikplots
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5. Zusammenfassung <strong>und</strong> Empfehlung<br />
• Möchte man ohne vorherige Wahl des Index l testen, ob es Ausreißer<br />
gibt, hilft der Test auf alle Daten mit der Bonferroni Ungleichung weiter.<br />
• Die gef<strong>und</strong>enen Ausreißer können einen signifikanten Kurventest in<br />
einem <strong>Residuen</strong>plot gegen vorhergesagte Werte oder Reihenfolge<br />
etc..hervorrufen, oder dafür verantwortlich sein, dass die Varianz<br />
nicht konstant ist.<br />
• Bei derartigen Erscheinungen hat man Anzeichen, dass in diesen Daten<br />
die Modellannahmen der linearen Regression nicht erfüllt sind.<br />
• Entweder muss dann ein anderes Modell eingesetzt werden,<br />
oder man muss sich über seine Zielsetzungen klar werden, ob die aus<br />
dem falschen Modell erhaltenen Resultate dennoch nützlich sind.<br />
• Man kann auch Variablen Transformationen durchführen oder<br />
Variablen höherer Ordnung mit in das Modell auf nehmen.<br />
<strong>Residuen</strong> <strong>und</strong> <strong>Diagnostikplots</strong> 54
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