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p-value bei linearer Regression - Unterschiede fitlm und coe |
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| Loudy199 |
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Verfasst am: 11.07.2021, 19:20
Titel: p-value bei linearer Regression - Unterschiede fitlm und coe
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Hallo,
ich bin Anfänger und möchte für eine einfache lineare Regression Regressions-Koeffizienten berechnen. Dafür benutze ich für die zwei Variabeln XXX und YYY die Funktion fitlm. Gem. MatLab-Dokumentation hatte ich verstanden, dass fitlm in der letzten Zeile "F-statistic vs. constant model..." u.a. den p-Wert ausgibt. Wenn ich dieses aber mit coefTest überprüfe, erhalte ich einen anderen p-Wert, siehe folgendes Beispiel:
--------------------------------------------------------------------------------
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ ________ _______ __________
(Intercept) 35.049 3.4826 10.064 1.0748e-09
x1 0.030725 0.048572 0.63256 0.53354
Number of observations: 24, Error degrees of freedom: 22
Root Mean Squared Error: 3.15
R-squared: 0.591, Adjusted R-Squared: 0.572
F-statistic vs. constant model: 31.7, p-value = 1.15e-05
p =
0.5335
--------------------------------------------------------------------------------
Hier wird also der p-Wert von X1 ausgegeben (0.5335) und nicht der der letzten Zeile (1.15e-05).
Kann mir bitte jemand den Unterschied des p-Wertes von X1 und des p-Wertes erklären. Welcher ist der richtige zur Verwendung der Prüfung der Linearität der Regression?
Danke vielmals vorab.
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 11.07.2021, 19:51
Titel:
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Hallo,
in der Tabelle:
| Zitat: |
| p-value for the t-statistic of the hypothesis test that the corresponding coefficient is equal to zero or not. |
Unterhalb:
| Zitat: |
| p-value for the F-test on the model. |
coefTest
| Zitat: |
| computes the p-value for an F-test that all coefficient estimates in mdl, except for the intercept term, are zero. |
Mit anderen Worten: coefTest gibt dir wie der Wert in der Tabelle den p-Wert, dass ein Koeffizient 0 ist, nicht den p-Wert für das Modell.
Grüße,
Harald
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