Steigung der linearen Regression

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seeralf Auf diesen Beitrag antworten »
Steigung der linearen Regression
Hallo,
ich möchte den Trend von verschiedenen Devisenwerten berechnen und vergleichen.
Gegeben sind zu jedem Devisenwert die speziellen y-Wert und als x-Wert die Tage auf der Zeitachse. Die x-Werte sind für jeden Devisenwert gleich, die y-Werte in der Skalierung aber sehr verschieden, z.B. EuroDollar bei 1,3824 und EuroPfund bei 0,8723.
Ich berechne nun in Excel zu jedem Wert die lineare Regression (RGP)
und die Signifikanz.
Jetzt möchte ich die Steigung berechnen und einen Vergleich zwischen den verschiedenen Devisenwerten anstellen. Weil die y-Skalierung aber so verschieden ist, wollte ich die prozentuale Steigung der Regressionsgeraden pro Tag berechnen. Wie kann ich das anstellen?
Danke Ralf
wisili Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Steigung der linearen Regression
RGP liefert, soviel ich weiss, das Zahlenpaar {m,b}, welches die Regressionsgerade beschreibt.
m ist die Steigung. Was «prozentual» hier meint, ahne ich im Zusammenhang mit der
Skalierungsfrage. Der Vergleichbarkeit halber möchtest du gar nicht die realen Währungsquotienten
vergleichen, sondern sie auf 100% oder 1 normieren.

Ich bin nicht vom Fach, aber ich könnte mir zweierlei vorstellen:
1.
Teile alle Quotienten durch ihren Mittelwert. Die Datenreihe bekommt so den neuen Mittelwert 1.
Er wird aber von den verschiedenen Datenreihen nicht am selben Tag angenähert (falls überhaupt). Oder:
2.
Teile alle Quotienten durch jenen Quotienten, der an einem Stichtag gilt.
Die Datenreihe bekommt so einen neuen Mittelwert, der nicht 1 sein muss.
Dafür sind alle Daten der verschiedenen Reihen für den Stichtag 1.

Nachteil dieser Manipulation ist, dass man Mühe hat zu kommunizieren, was die Regressionsgerade (oder deren Steigung) nun wirklich misst.
seeralf Auf diesen Beitrag antworten »

Hallo,

das hört sich für mich zu kompliziert an.
Kann man nicht die Formel zur Berechnung der linearen Regression nehmen, dann
nach m umstellen und irgendwie diese prozentuale Komponente mit einbauen?

Danke
Ralf
wisili Auf diesen Beitrag antworten »

Dieser Einbau geschieht wohl mit mindestens einer Operation.
Mehr habe ich auch nicht vorgeschlagen: Eine Division.
seeralf Auf diesen Beitrag antworten »

Hallo,

wie schon geschrieben. Diese Lösungen sind für mich zu kompliziert.
Hier nochmal ein Beispiel, damit ersichtlich wird was ich meine:

Spalte a Spalte b Spalte c
Datum EuroDollar EuroYen
1.1.2010 1,3845 138,23
2.1.2010 1,3912 139,45
usw.

Das Datum auf der x-Achse ist für alle Devisenwerte gleich, die y-Werte aber total verschieden. Wie kann ich jetzt die Steigung der linearen Regression berechnen, um
die Steigung z.B. für EuroDollar und EuroYen zu vergleichen?

Danke Ralf

Edit: sehe gerade das die Spalten nicht so schön wie im Editor sind, bitte um Verständnis
poiu0987 Auf diesen Beitrag antworten »

hallo seeralf,
ich habe jetzt genau dasselbe Problem.
Hast du damals eine Lösung gefunden und würdest sie mir verraten?
Danke im Voraus
 
 
moody_ds Auf diesen Beitrag antworten »

Der Thread ist 6 Jahre alt, ich bezweifle dass die damals beteiligten sich in absehbarer Zeit melden.

Aber vielleicht kannst du dein Problem etwas näher beschreiben oder hast du wirklich exakt dasselbe Problem? Es wird sicher jemanden geben der dir helfen kann Wink
poiu0987 Auf diesen Beitrag antworten »

Hallo moody_ds,
danke für Deine Antwort. Ich habe nicht gehofft, dass sich hier jemand so schnell meldetsmile

Es geht tatsächlich um dasselbe Problem:
ich habe 122 Datensätze mit jeweils 52 Werten,
für jeden Datensatz habe ich in Excel die lineare Regression (RGP) bestimmt.
Damit ich die jeweiligen Trends miteinender vergleichen kann, brauche ich irgendeine Normierung.

Z. B. kann man doch nicht den Trend folgender zwei Datensätze vergleichen:

5673, 4575, 3453, 3453, 4566, 6776, 7898
und 32, 67, 32, 87, 78, 65, 98

Die Steigung der ersten Regressionsgerade ist 435,35 und der zweiten 8,57

Ich vermute, dass man die einzelnen RGP-Werte durch irgendwas teilen soll (vielleicht durch den Mittelwert?), um vernünftig vergleichen zu können.
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