Wie teste ich Residuen auf Normalverteilung in R - Daten analysieren in R (34) скачать в хорошем качестве

Wie teste ich Residuen auf Normalverteilung in R - Daten analysieren in R (34)

// Wie teste ich Residuen auf Normalverteilung in R // Normalverteilte Residuen sind eine Voraussetzung für Hypothesentests oder Interpretation von Konfidenzintervallen. Für eine Regression sind sie nicht notwendig, lediglich optional. Zunächst kann eine Prüfung grafisch erfolgen, indem man ein Histogramm auswertet. Eine übermäßige Schiefe oder Wölbung der Verteilung deuten bereits auf eine Nichtnormalität der Residuen hin. Ein echter analytischer Test auf Normalverteilung der Residuen erfolgt mit dem Shapiro-Wilk-Test. Bei diesem Test ist die Nullhypothese, dass die Daten der Normalverteilung folgen. Demzufolge ist es das Ziel, die Nullhypothese nicht verwerfen zu können, wenn eine Normalverteilung der Daten nachgewiesen werden soll. Bei Fragen und Anregungen zum Erkennen von Normalität bzw. Normalverteilung der Residuen in einer Regression in R nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage: ======================================== 💡 Testen der Residuen auf Normalverteilung in R: https://www.bjoernwalther.com/normalv... Mehr Tutorials und Begleitmaterial: ============================ 🌐Meine Homepage: https://bjoernwalther.com/ Zeitstempel ⏰ ============ 0:00 Einleitung 0:38 Vorarbeiten 1:00 Residuen ausgeben 2:14 Histogramm der Residuen erstellen + interpretieren 3:33 Q-Q-Plot der Residuen erstellen + interpretieren 5:30 Shapiro-Wilk-Test rechnen 📘 Für die Leser unter euch: ======================= Mein Buch "Statistik mit R - Schnelleinstieg": https://amzn.to/3OzeLJI [Affiliatelink] ⭐Kanalmitglied⭐ werden: =======================    / @statistikampc_bjoernwalther   Kanal unterstützen? 🙌🏼 =================== Paypal-Spende: https://www.paypal.com/paypalme/Bjoer... Amazon Affiliate-Link: http://amzn.to/2iBFeG9 Danke für eure Unterstützung! ♥