Page 88 - Grundstücksmarktbericht 2019 für den Landkreis Augsburg
P. 88
88 Grundstücksmarktbericht für den Landkreis Augsburg
Hierbei werden Boxplots mit Whiskern von dem 1,5-fachen des Interquar-
tilsabstands zur Identifikation von Ausreißern herangezogen (vgl. Mann
2018).
Eine weitere Methode ist die 2,5-Sigma-Regel, welche auf der Standardab-
weichung beruht. Weichen die Werte außergewöhnlich stark vom Mittel-
wert ab (hier: das 2,5-fache der Standardabweichung = 2,5-Sigma-Regel),
werden diese als mögliche Ausreißer identifiziert (Kleiber 2017).
Bestimmt- Das Bestimmtheitsmaß R² lässt sich als einfachstes statistisches Prüf-
heitsmaß R² maß ableiten und gibt den Grad eines Zusammenhangs zwischen Ziel- und
Einflussgröße an. Bei einem engen Zusammenhang der Abhängigkeiten
nähert es sich dem Wert 1, bei geringeren Zusammenhängen dem Wert 0.
Die Interpretation des R² ist je nach Fachwissenschaft unterschiedlich
streng - in den Naturwissenschaften und bei physikalischen Modellen wird
ein R² von mindestens > 0,7 angestrebt, während in den Sozialwissen-
schaften ein R² von 0,2 bereits eine Aussage zulässt. Es ist von der Frage-
stellung und den Rahmenbedingungen abhängig, wie streng das R² inter-
pretiert wird. Da beim Grundstücksmarkt eine hohe emotionale Kompo-
nente („Traumgrundstück“, Sonnenschein bei Begehungstermin, Nähe zu
Freunden und Verwandten, Ausblick, etc.) vorhanden ist und diese nur sehr
schwer quantifiziert werden kann, sind R²-Werte nahe 1,0 eher die Aus-
nahme als die Regel. Im vorliegenden Marktbericht wird als Faustregel bei
R²-Werten ab ca. 0,3 von einem (mindestens schwachen) Zusammenhang
ausgegangen.
Boxplot Ermöglicht die Darstellung eines Datensatzes mit fünf wichtigen Punkten.
Die mittlere Linie stellt den Median dar, die Enden der Box sind das untere
Quartil Q1 und das obere Quartil Q3. Zusätzlich werden zwei Antennen dar-
gestellt (= Whisker), welche den 1,5x-fachen Interquartilsabstand umfas-
sen. Außerhalb liegende Punkte werden als mögliche Ausreißer behandelt
und gesondert geprüft.
Durbin- Ein statistischer Test zur Prüfung der Unabhängigkeit der Residuen, um
Watson- eine Autokorrelation auszuschließen. Idealerweise liegt dieser Wert bei 2.
Statistik