1 Frage zu Testmethoden

Um zu testen, ob die Residuen einer Regression normal verteilt sind, gibt es mehrere Methoden: 1. **Visuelle Inspektion**: - **Q-Q-Plot (Quantile-Quantile-Plot)**: Ein Q-Q-Plot vergleicht die Quantile der Residuen mit den Quantilen einer Normalverteilung. Wenn die Residuen normal verteilt sind, sollten die Punkte ungefähr auf einer geraden Linie liegen. - **Histogramm**: Ein Histogramm der Residuen kann ebenfalls Hinweise geben. Eine glockenförmige Verteilung deutet auf Normalverteilung hin. 2. **Statistische Tests**: - **Shapiro-Wilk-Test**: Dieser Test prüft die Nullhypothese, dass die Daten aus einer Normalverteilung stammen. Ein hoher p-Wert (typischerweise > 0.05) deutet darauf hin, dass die Residuen normal verteilt sind. - **Kolmogorov-Smirnov-Test**: Ein weiterer Test, der die Nullhypothese prüft, dass die Daten aus einer bestimmten Verteilung stammen (in diesem Fall einer Normalverteilung). - **Anderson-Darling-Test**: Ein Test, der speziell für die Prüfung der Normalverteilung geeignet ist und empfindlicher auf Abweichungen in den Verteilungen reagiert. 3. **Deskriptive Statistiken**: - **Skewness und Kurtosis**: Diese Maße geben Hinweise auf die Symmetrie und die Spitzigkeit der Verteilung. Werte nahe 0 für Skewness und 3 für Kurtosis deuten auf Normalverteilung hin. In der Praxis wird oft eine Kombination dieser Methoden verwendet, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.