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Zusammenhang herausfinden (Extrapolation)

Zusammenhang herausfinden (Extrapolation)
07.12.2004 13:33:24
R.Schmitt
Einen schönen Nachmittag zusammen,
heute wende ich mich mit einem wohl eher statistischen
oder formelbezogenen Problem als einer reinen VBA-Frage
an die Forumsgemeinde und hoffe um Beistand.
In der angehängten Tabelle befindet sich eine Liste mit
etwas über 3.000 Zeilen in denen Werte abgetragen sind.
Meine Aufgabe ist es nun herauszufinden, welcher Zusammen-
hang zwischen den beiden Werten A und B und dem Wert C
besteht, der sich in Abhängigkeit der Ausprägung von A und
B verändert.
Aber wie in 3 Teufels Namen bekomme ich die entsprechende
Formel dazu raus ? Mein Ziel ist es basierend auf der Tabelle
im Anhang dann zwei Eingabefelder zu haben (je eines für
Wert A und Wert B) aus denen mir dann der sich daraus er -
gebende Wert C errechnet wird.
Ich hoffe, mit meiner Fragestellung alle Klarheiten beseitigt
zu haben, denn um ganz ehrlich zu sein, wußte ich nicht mal,
unter welchem Begriff ich im Archiv hätte suchen sollen (schähm)
Ist Extrapolation überhaupt die treffende Bezeichnung für diese
Problemstellung ?
Viele Grüße
R.Schmitt

10
Beiträge zum Forumthread
Beiträge zu diesem Forumthread

Betreff
Datum
Anwender
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AW: Zusammenhang herausfinden (Extrapolation)
stephan
hi,
die tabelle dürfte nicht angehängt sein, konnte sie nicht finden
AW: Zusammenhang herausfinden (Extrapolation)
AndreasG
Hallo,
such mal in der Recherche bzw. auch Excle-Hilfe unter "Korrelation". da solltest du fündig werden.
Grüße
Andreas
AW: Zusammenhang herausfinden (Extrapolation)
07.12.2004 15:50:47
R.Schmitt
Danke Andreas -
das habe ich gerade getan (zumindest in der Recherche)
nur bringen mich die Beiträge leider auch nicht weiter.
Entweder ich bin total verbrettert oder ..........
Toll wäre es natürlich, wenn mir mal jemand an der
Beispieldatei zeigen könnte, wo mein Hund begraben
liegt. Den bei der Korrelation hantiere ich ja immer
mit einem Wertepaar. In meinem Beispiel bin ich auf
der Suche nach einer Funktion die mir anhand mehr als
3.000 Datensätzen den Zusammenhang zwischen zwei
Variablen (Wert A und Wert B) und dem Ergebnis (Wert C)
errechnet.
Und genau das ist leider der Punkt, an dem ich nicht
weiterkomme.
Die Abhängigkeit von C zu A oder B herzuleiten, schaffe
ich ja gerade noch. Da ich es hier aber mit zwei Werten
zu tun habe, scheitere ich - bisher .
Trotzdem Vielen Dank
R.Schmitt
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AW: Zusammenhang herausfinden (Extrapolation)
AndreasG
Hallo,
stimmt natürlich, es ist mehr als ein Wertepaar. Dann war Korrelation nicht die hilfreiche Antwort. Jetzt hab ich dann aber das richtige Stichwort: "Regression". Damit kann man die Wirkung mehrerer Werte auf einen anderen Wert analysieren. Die Excel-Basisfunktionalität unterstellt allerdings, daß der Zusammenhang linear ist.
Grüße
Andreas
AW: Zusammenhang herausfinden (Extrapolation)
stephan
hi,
ich würde einmal davor warnen eine korrelation von exakt zwei werten zu rechen. die korrelation gibt dir ja immer an wie zwei zeitreihen sich miteinander bewegen. gib in A 279 folgende formel ein =Korrel(A2:A2977;B2:B2977). das ergebnis ist die korrelation zwischen a und b. das kannst du dann auch mit den anderen machen.
lg
stephan
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AW: Zusammenhang herausfinden (Extrapolation)
stephan
hi,
ich habe mir das jetzt kurz angesehen, ich würde davor warnen mit diesen werten eine regression zu machen. die werte sind alle drei (vor allem wert1) hochgradig autokorreliert. dadurch sieht zwar die regression super aus allerdings sind die residuen auch signifikant autokorreliert was die ganze regression zunichte macht (die standard errors werden unterschätzt - dadurch kommen möglicherweise signifikante regressionskoefizienten zustande die es aber gar nicht sind = spurious regression). wie man das löst würde den rahmen des forums sprengen.
lg
stephan
Klärungsversuch
08.12.2004 09:05:26
R.Schmitt
Hallo Stephan,
lieb von dir, sich die Datei mal anzusehen.
Jetzt sind wir über Extrapolation schon bei Regression angelagt (schmunzel)
Die von dir beschriebenen Erscheinungen sind mir zumindest teilweise bewußt
gewesen, jedoch nicht in der von dir formulierten Dringlichkeit.
Was ich versuchen will (was also mein Ziel ist) habe ich in dieser Beispiel
Datei versucht nochmals deutlich zu machen.
https://www.herber.de/bbs/user/14487.xls
Nämlich mittels der gegebenen Werte herauszufinden aufgrund welcher Funktion
der Wert C von den Werten A und B abhängt. Kann es sich dabei um eine Mehr -
fachregression handeln ? Oder gibt´s in Excel irgendeine Funktion, die mich
ans Ziel bringt ? RGP TREND o.Ä. ?
Wäre wirklich nett, wenn Du dir das nochmals kurz ansehen könntest.
Den Hinweis, dass die Beantwortung den Rahmen des Forums sprengen könnte
greife ich gerne auf und würde mich dann mit dem Problem ja auch verdrücken,
wenn ich nur wüßte wohin ? (Vieleicht kennst ja Du ein Forum, wo ich mit
diesem Problem besser aufgehoben bin)
Viele Grüße
R.Schmitt
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AW: Klärungsversuch
stephan
hi,
das was du meinst ist schon eine regression. es gibt eine funktion die darstell wie der wert 3 von 1 und 2 abhängt. das blöde daran ist dass in diesen regressionen immer ein fehlerterm drinnen ist. wert 3 bestimmt sich also durch
wert3= C(interzept)+S1*Wert2+S2*Wert3+Fehler
C ist der abstand auf der y-achse da die regressionsgerade nicht zwangsläufig durch den ursprung geht. S1 und S2 sind die regressionskoefizienten die angeben wie wert3 von 2 und 3 abhängt. Der Fehler ist jener Term der die diese werte aufnimmt die sich in der regression ergeben da ja der zusammengang nicht perfekt ist sonder nur ein näherungswert (wenn man eine gerade durch eine punktewolke legt - kein wert liegt genau auf der geraden - der fehlerterm ist dann der abstand jedes punktes zur geraden). dieser fehler sollte gewisse eigenschaften haben die er in deinem fall leider nicht hat (was großteils daran liegt dass schon die basiszeitreihen nicht die gewünschten eigenschaften haben - autokorrelation). unten angeführt eine auswertung aus einer statistik-software (eviews). deine formel für wert 3 wäre demnach
wert3=0,525210-0,008951*Wert1-0,686013*Wert2+Fehler.
Auf den ersten blick sieht die regression super aus, die werte sind alle signifikant (siehe spalte prob - der wert darf nicht größer als 0,05 sein - achtung durch das kopieren sind die spalten etwas verschoben. weiter unten siehst du aber dann dass die fehler autokorreliert sind (an den *). du kannst natürlich die formel schon als näherungswert verwenden wenns nicht zu wissenschaftlich sein soll - für alles weitere wirst du dich etwas in die zeitreihenanalyse reinknien müssen. forum kenn ich leider keines es gibt aber sicher genügend bücher.
lg
stephan
(antworte erst heute da gestern feiertag)
Dependent Variable: WERT3
Method: Least Squares
Date: 12/09/04 Time: 09:16
Sample: 1 2796
Included observations: 2796

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.525210 0.004917 106.8101 0.0000
WERT1 -0.008951 0.000333 -26.85040 0.0000
WERT2 -0.686013 0.011072 -61.95887 0.0000

R-squared 0.586180 Mean dependent var 0.310605
Adjusted R-squared 0.585884 S.D. dependent var 0.054980
S.E. of regression 0.035380 Akaike info criterion -3.844243
Sum squared resid 3.496209 Schwarz criterion -3.837874
Log likelihood 5377.252 F-statistic 1978.159
Durbin-Watson stat 0.522629 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: WERT3
Method: Least Squares
Date: 12/09/04 Time: 09:16
Sample: 1 2796
Included observations: 2796

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.525210 0.004917 106.8101 0.0000
WERT1 -0.008951 0.000333 -26.85040 0.0000
WERT2 -0.686013 0.011072 -61.95887 0.0000

R-squared 0.586180 Mean dependent var 0.310605
Adjusted R-squared 0.585884 S.D. dependent var 0.054980
S.E. of regression 0.035380 Akaike info criterion -3.844243
Sum squared resid 3.496209 Schwarz criterion -3.837874
Log likelihood 5377.252 F-statistic 1978.159
Durbin-Watson stat 0.522629 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: WERT3
Method: Least Squares
Date: 12/09/04 Time: 09:16
Sample: 1 2796
Included observations: 2796

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.525210 0.004917 106.8101 0.0000
WERT1 -0.008951 0.000333 -26.85040 0.0000
WERT2 -0.686013 0.011072 -61.95887 0.0000

R-squared 0.586180 Mean dependent var 0.310605
Adjusted R-squared 0.585884 S.D. dependent var 0.054980
S.E. of regression 0.035380 Akaike info criterion -3.844243
Sum squared resid 3.496209 Schwarz criterion -3.837874
Log likelihood 5377.252 F-statistic 1978.159
Durbin-Watson stat 0.522629 Prob(F-statistic) 0.000000

Date: 12/09/04 Time: 09:26
Sample: 1 2796
Included observations: 2796

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob

|****** | |****** | 1 0.739 0.739 1526.9 0.000
|**** | |* | 2 0.582 0.079 2473.7 0.000
|**** | | | 3 0.470 0.035 3092.0 0.000
|*** | |* | 4 0.423 0.104 3594.1 0.000
|*** | |* | 5 0.404 0.088 4051.4 0.000
|*** | |* | 6 0.404 0.093 4509.9 0.000
|*** | | | 7 0.385 0.029 4925.9 0.000
|*** | | | 8 0.362 0.028 5292.7 0.000
|** | | | 9 0.314 -0.027 5569.8 0.000
|** | | | 10 0.253 -0.056 5749.7 0.000
Anzeige
AW: Klärungsversuch
09.12.2004 16:51:34
R.Schmitt
Whow.....Stephan,
vielen Dank. Ich dachte fast schon, dass ich da
mit Excel nicht weiterkomme. Im Auge hatte ich
ja schon SPSS (mal sehen).
Dein Beitrag hilft mir jedenfalls weiter und auch
ein Statistikbuch (ein neues) steht neben den alten
vom Studium.
Dann werd´ich mich der Materie mal annehmen .
Viele Grüße
R.Schmitt

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