Eine Regression wird in R durch die Funktion "lm()" abgebildet. Die abhängige Variable wird durch eine Tilde von den unabhängigen Variablen (im Fall der Zeit die fortlaufende Variable "Period_Index") getrennt. Der folgende Code kann in ein oder 2 Excel-Zellen eingetragen werden und über die "R.E.eval()"-Funktion ausgeführt werden.
lin_model<-lm(Absatz ~ Period_Index,data=Daten) pred=predict(lin_model,data.frame(Period_Index=61:72)) |
Über "predict()" kann eine Vorschau erzeugt werden. Die X-Achse wird quasi um die Werte 61 bis 72 verlängert. Daher möchte "predict()" auch den gleichen Datentyp haben: "Period_Index" wird als Vektor mit den Werten 61 bis 72 definiert.[1] Über "data.frame()" findet eine Umwandlung in eine Datentabelle statt.
"lin_model" ist ein R-Objekt mit zahlreichen Ergebnisinformationen. Über "summary()" können Details zu diesem Objekt abgerufen werden. So können bspw. die folgenden Werte abgerufen werden:
- Regressionsparameter über "summary(lin_model)$coefficients";
- F-Test-Werte über "summary(lin_model)$fstatistic";
- T-Test über "summary(lin_model)$fstatistic".
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