Optionen für die Regressionsschätzung

Bei der Regressionsmethode werden fehlende Werte unter Verwendung der mehrfachen linearen Regression geschätzt. Es werden die Mittelwerte, die Kovarianzmatrix und die Korrelationsmatrix der vorhergesagten Variablen angezeigt.

Anpassung der Schätzung. Bei der Regression kann den Regressionsschätzungen eine Zufallskomponente hinzugefügt werden. Sie können Residuen, normale Variaten, Student-t-Variaten oder keine Anpassung auswählen.

  • Residuen. Es werden Fehlerterme zufällig aus den beobachteten Residuen vollständiger Fälle ausgewählt und den Regressionsschätzungen hinzugefügt.
  • Normale Variaten. Fehlerterme werden beliebig aus einer Verteilung mit dem Erwartungswert 0 und einer Standardabweichung gleich der Quadratwurzel der mittleren Quadratsumme des Regressionsfehlerterms gezogen.
  • Student-t-Variaten. Fehlerterme werden beliebig aus der t-Verteilung gezogen und anhand von RMSE (Root Mean Squared Error - Quadratwurzel des mittleren quadratischen Fehlers) skaliert.

Maximale Anzahl der Prädiktoren. Legt eine Obergrenze für die Anzahl der (unabhängigen) Prädiktorvariablen fest, die bei der Schätzung verwendet werden.

Vervollständigte Daten speichern. Schreibt ein Dataset in die aktuelle Sitzung oder eine externe Datendatei in IBM® SPSS® Statistics , wobei fehlende Werte durch Werte ersetzt werden, die durch die Regressionsmethode geschätzt werden.

So legen Sie die Regressionsoptionen fest:

Für diese Funktion ist die Option "Missing Values" erforderlich.

  1. Wählen Sie in den Menüs Folgendes aus:

    Analyse > Analyse fehlender Werte ...

  2. Wählen Sie im Dialogfeld "Analyse fehlender Werte" die Variablen aus, für die fehlende Werte mithilfe der Regressionsmethode geschätzt werden sollen.
  3. Aktivieren Sie im Gruppenfeld "Schätzung" die Option Regression.
  4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Variablen, um die vorhergesagten Variablen und die Prädiktorvariablen anzugeben. Weitere Informationen finden Sie im Thema Vorhergesagte Variablen und Prädiktorvariablen .
  5. Klicken Sie auf Regression.
  6. Wählen Sie die gewünschten Regressionsoptionen aus.