Frage Regression Annahme: Autokorrelation, Exogenität von X

[nefke]

Guten Tag,

habe eine Allgemeine Frage bezüglich der Annahmen und meinen Daten für eine lineare Regression anhand einer LS-Regression.

Bei meinen Daten handelt es sich um Werte aus durchgeführten Versuchen. Als Ergebnis der Versuche soll der Einfluss der Zeit (x) auf die Reduzierung der aushaltenden Kraft des Probekörpers (y) bestimmt werden. Also liegen Beispielsweise (x,y)-Daten für : (0Tage,1.0%);(10Tage,0,95%);(50Tage,0.92%);(100 Tagen,0.90%);(1Jahr,0.87%);(3Jahre,0.84%);und so weiter .Wobei der Y Wert anhand der benötigten Kraft bis zur Zerstörung bestimmt wird zum Zeitpunkt x, und durch die Ursprungskraft bei x=0 geteilt wird.
Die meisten Annahmen habe ich geprüft und durch transormieren der Daten erfüllt.

Ein Problem habe ich mit folgenden zwei Annahmen und damit nun zu meinen eigentlichen Fragen:
1.
Kann bei dieser Durchführung der Versuche die unabhängige Variable X überhaupt endogen sein? Quasi ist es ja nur eine Standzeit die dokumentiert wird und sich nicht beeinflussen lässt. Falls ich das richtig sehe wie Argumentiere oder wie Belege ich solch eine Feststellung ?

2.
Können die Versuchswerte Autokorreliert sein wenn sie anhand von feststehenden Messaparaturen als Ergebnis festgestellt sind? Auch hier sagt mir mein logischer Verstand mit bisherigem Verständnis der Autokorrelation von Messwerten, dass die so generierten Daten keine Autokorrelation beinhalten können, da sie jeweils unabhängig von einander von Messaparaturen anhand eines Ausfalls des untersuchten Körpers gewonnen wurden. Auch hier fehlt mir eine sachliche Begründung (Quellen) für diese Argumentation. (nach dem DW-Test und anderen wird manchen meiner Messwertreihen eine Autokorrelation unterstellt)


Für Hilfen oder auch Ansätze wo mein Denkfehler liegt wäre ich sehr dankbar
Beste Grüße

[dutchie]

hallo nefke

???
Es wirkt eine Kraft, die Kraft bleibt konstant? und wirkt mit der Dauer X ...X endet wenn kaputt?
Das ist meiner Meinung nach keine lineare Regression, stattdessen geht es eher um Ereignisdaten.

Du hast den Versuch 3 Jahre laufen lassen?
dies Prozente sind ja schon aggregiert! du hast nach 10 Tagen geschaut und festgestellt, das 10% der Dinger kaputt sind?

Als Ergebnis der Versuche soll der Einfluss der Zeit (x) auf die Reduzierung der aushaltenden Kraft des Probekörpers (y) bestimmt werden.

Die Zeit reduziert die Kraft?

und sich nicht beeinflussen lässt

? doch ...wenn die Kraft zunimmt?

Zeit ist nie ein Faktor, es passiert ja nicht durch die Zeit sondern in ihr.

auf jedenfall nutze ich die Information X (zeit?) um auf Y(kaputt) zu schließen.
Ich kenn das in der Form, dass Y endogen ist und X exogen.

Autokorreliert sind die Residuen?
oder die Messwerte? Also die Festigkeit von Objekt A hat keinen Einfluß auf die Festigkeit von Objekt B!
wenn ja dann müßte B weicher werden wenn es nach A gemessen wurde..insofern geb ich dir recht.
aber ich weiß, ja nicht genau was wie gemessen wurde..
Aber..:
wenn ein Versuchleiter 10 Versuchpersonen an Tag schafft, morgens 4 und nachmittag auch vier..
wird er dabei müde und gleichzeitig unfreundlicher...das hat einfluß auf die Messung, z.B. über Motivation der VP auf ihre IQ
Jetzt sind die IQ Werte autokorreliert! weil sie immer schlechter werden..

gruß
dutchie

[nefke]

Hey danke erstmal für die Antwort.

Es handelt sich um Ereignisdaten. Der Versuch misst die Zeit bis das Objekt kaputt geht unter einer gewissen aufgebrachten Kraft (die konstant gehalten wird über die Zeit bis zum kaputt gehen). Jeder Datenpunkt (x=Zeit bis zum Bruch,y=aufgebrachte Last) entspricht einem einzelnen getesteten Objekt bis zum Bruch. Und anhand dieser Ereignisdaten soll das Verhältnis zwischen aufgebrachter konstantgehaltener Last und Zeit bis zum Bruch durch eine Regression abgeschätzt werden.

Die Residuen der Regression sind nach einem Streudiagramm (Residuum(Versuch) gegen Residuum(Versuch_vorher)) deutlich positiv Korreliert. Auch nach dem Durbin-Watson Test und nach dem Breusch-Godfrey Test kommt eine positive Autokorrelation als Ergebnis raus. Kann das bei Ereignisdaten die durch Versuchsmessungen entstanden sind wirklich vorkommen?

Grüße

[dutchie]

hallo nefke

Bei Ereignisdaten nimmt doch eher Poisson Regression oder COX...
und weniger lineare regression..

Das kann nicht autokorreliert sein weil keine reihenfoge existiert, die das bewirkt! oder doch?

Die Objekte sind doch unabhängig voneinander und die Reihenfolge der Messung ist zufällig..
wenn nicht sogar gleichzeitig gemessen wurde...alle Objekte beginnen mit einen kilo aufm Rücken
um 14 Uhr am sonntag 01.02.2008...

warum erst mit Objekt2 weitermachen wen Objekt1 kaputt ist?
Was macht das erste objekt zum ersten objekt?, das dieses Objekt als erstes gemessen wurde
unabhängig von der Zeit bzB (bis zum Bruch) und bei Nacheinandermesung..
oder das erste Objekt war das, was zuerst kaputt ging bei gleichzeitigem Beginn...
Im zweiten Fall liegen die Objekte die schneller kaputt gehen nebeneinander, und korrelieren..

gruß
dutchie