Statistische Analysen der Einflussfaktoren auf die ...

Multiple RegressionFortsetzung SAS-Output 6.1Multiple lineare RegressionThe REG ProcedureModel: MODEL1Dependent Variable: ABD_Hase ABD_HaseSummary of Backward EliminationStepVariableRemovedLabelNumberVars InPartialR-SquareModelR-Square C(p) F Value Pr > F1 Nied_MM Nied_MM 4 0.0013 0.3959 4.6686 0.67 0.4142SAS-Output 6.1: Mehrfaktorielle Regression; letzter Schritt der Rückwärtsauswahl mit den imModell verbleibenden und den aus dem Modell entfernten Einflussvariablen (Auszug)Nach dem ersten Schritt der Rückwärtsauswahl ist die Variable Nied_MM aus dem Modellentfernt worden. Diese Variable hat mit 0,67 den kleinsten F-Wert und einen p-Wert von0,4142. Das Bestimmtheitsmaß geht von 0,3972 auf 0,3959 minimal zurück. Die entfernteVariable hatte also nahezu keinen Einfluss auf die Zielvariable. Weiterhin wurde keineVariable aus dem Modell entfernt. Die verbleibenden Variablen ABD_Dagehe,ABD_Rabdich, Flae_landw und Temp_SO sind zum Niveau von 0,05 signifikant.Die erste Nullhypothese H 0 : β = 0 wird zum Signifikanzniveau von 5 % verworfen, da dieoÜberschreitungswahrscheinlichkeit mit < 0,0001 kleiner als 0,05 ist. Dies bedeutet, dassdie Regressionsgerade die y-Achse nicht bei Null schneidet. Die zweite Nullhypothese0:1 2 3 4=lautet nach der Durchführung der Rückwärtsauswahl H β = β = β = β 0 undkann ebenfalls verworfen werden, die p-Werte sind mit