Blei macht dumm und kriminell
08.01.2013 um 21:28@McNeal
Der Datenpunkt war ja jetzt nur symbolisch, X kann genau so gut ein Vektor sein; das Problem kann bei Datenreihen auch auftreten. Vorraussetzung ist, dass mehrere Variablen stark korreliert sind.
Aber glaub mir, ich habe das oft genug auch schon bei echten Datensätzen gesehen, es kommt häufiger vor, als einem lieb ist. Problem: man kann nicht im Vorraus abschätzen, ob das Problem auftreten wird, sondern muss es nach Durchführung der Schätzung sachlogisch überdenken.
Wegen viel/wenig; wenn man nur Jahresdaten über Blei und Kriminalität verwendet hat, hat man nur maximal 49 Beobachtungen (von 1960-2009); für OLS-Schätzungen geht das als "wenige Beobachtungen" durch. Ob tatsächlich NUR Blei als Variable in die Regression mit aufgenommen wurde, ist nach Durchsicht des Papers von 2000 fraglich:
Ich argumentiere hier hauptsächlich deswegen gegen das Paper, weil das die sinnvollste Vorgehensweise ist, um das Paper zu bestätigen: ich überlege, wo Schwachstellen sein könnten, und schaue dann nach, ob der Autor sie bedacht hat oder mich mit Argumenten überzeugen kann, dass sie keine Rolle spielen.
Der Datenpunkt war ja jetzt nur symbolisch, X kann genau so gut ein Vektor sein; das Problem kann bei Datenreihen auch auftreten. Vorraussetzung ist, dass mehrere Variablen stark korreliert sind.
Aber glaub mir, ich habe das oft genug auch schon bei echten Datensätzen gesehen, es kommt häufiger vor, als einem lieb ist. Problem: man kann nicht im Vorraus abschätzen, ob das Problem auftreten wird, sondern muss es nach Durchführung der Schätzung sachlogisch überdenken.
Wegen viel/wenig; wenn man nur Jahresdaten über Blei und Kriminalität verwendet hat, hat man nur maximal 49 Beobachtungen (von 1960-2009); für OLS-Schätzungen geht das als "wenige Beobachtungen" durch. Ob tatsächlich NUR Blei als Variable in die Regression mit aufgenommen wurde, ist nach Durchsicht des Papers von 2000 fraglich:
As noted above, the regression analyses for violent crime were also tested withWenn man auf ca. 50 Beobachtungen 5-6 Variablen + Konstante nimmt, ist Multikollinearität wahrscheinlich. Leider ist nicht ersichtlich, ob die Variablen jetzt schlussendlich mit eingelfossen sind; vom Text her würde ich sagen ja, von den Tabellen her, nein.
dummy variables for the teen and/or overall unemployment rate and the percentage of the
population in younger age brackets associated with crime.
McNeal schrieb:Zu 6. Aber du haelst den Zusammen Blei im Blut -> IQ/Verhalten nicht fuer voellig abwegig oder?Nein, ich halte den Zusammenhang Blei->IQ/Verhalten -> Kriminalität sogar für sehr plausibel; aber ich glaube eben nicht an die 90% Erklärungsstärke; die kann aber, wie du richtig sagtest, auch an der Aufmachung durch den Jounalisten hängen.
Ich argumentiere hier hauptsächlich deswegen gegen das Paper, weil das die sinnvollste Vorgehensweise ist, um das Paper zu bestätigen: ich überlege, wo Schwachstellen sein könnten, und schaue dann nach, ob der Autor sie bedacht hat oder mich mit Argumenten überzeugen kann, dass sie keine Rolle spielen.