R in a Nutshell

Vergleich von lm(), lqs() und rlm()

Zur Übung sehen wir uns kurz an, wie sich lm(), lqs() und rlm() verhalten, wenn man sie mit beispielhaft chaotischen Daten konfrontiert: inflationsbereinigte US-Immobilienpreise. Wir nehmen dafür Robert J. Shillers Hauspreisindex und sehen uns die Preisentwicklung zwischen 1890 und 2010 an.^[77] Als Erstes laden wir die Daten und passen eine Kleinste-Quadrate-Regression an, dann eine robuste Regression und zum Schluss ein resistentes Modell:

> library(MASS)
> library(nutshellDE)
> data(Shiller.Index)
>
> Hauspreise.LM  <- lm(Hauspreisindex ~ Jahr, data = Shiller.Index)
> Hauspreise.RLM <- rlm(Hauspreisindex ~ Jahr, data = Shiller.Index)
> Hauspreise.LQS <- lqs(Hauspreisindex ~ Jahr, data = Shiller.Index)

Wir plotten ...