Was versteht man unter Regressionsanalyse?
Die "Regressionsanalyse" ist eine statistische Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Sie wird verwendet, um das Muster der Daten zu verstehen, Vorhersagen zu treffen und die Stärke der Beziehung zwischen Variablen zu bewerten. Typischerweise wird die Regressionsanalyse eingesetzt, um mathematische Modelle zu entwickeln, die die Daten am besten beschreiben, sowie um Einflussfaktoren zu identifizieren und deren Auswirkungen zu quantifizieren.
Typische Softwarefunktionen im Bereich "Regressionsanalyse":
- Modellbildung: Entwicklung mathematischer Modelle zur Beschreibung der Datenbeziehungen.
- Variable Auswahl: Identifikation der relevanten unabhängigen Variablen für die Analyse.
- Parameter Schätzung: Schätzung der Koeffizienten und Parameter des Regressionsmodells.
- Modellvalidierung: Bewertung der Güte und Signifikanz des entwickelten Modells.
- Vorhersagen: Prognose zukünftiger Werte der abhängigen Variable basierend auf dem Modell.
- Visualisierung: Grafische Darstellung der Ergebnisse und Modelldiagnostik.
- Interpretation: Interpretation der Regressionskoeffizienten und deren Bedeutung für das Verständnis der Daten.
Beispiele für „Regressionsanalyse“:
- Lineare Regression: Untersuchung der linearen Beziehung zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen.
- Logistische Regression: Vorhersage einer binären abhängigen Variablen auf Basis von unabhängigen Variablen.
- Polynomiale Regression: Modellierung einer nicht-linearen Beziehung zwischen Variablen.
- Multiple Regression: Analyse der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und mehreren unabhängigen Variablen gleichzeitig.
- Zeitreihenanalyse: Vorhersage zukünftiger Werte basierend auf historischen Daten und Trendanalysen.
- Elastizitätsanalyse: Bewertung der Sensitivität einer abhängigen Variable gegenüber Veränderungen in einer unabhängigen Variable.