Regression

Quick Info

Regression ist ein statistisches Verfahren zur Analyse der Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen. In diesem Modul lernen Sie, Vorhersagen über die abhängige Variable zu treffen, indem eine Funktion gefunden wird, die die gemessenen Daten am besten erklärt.

Es wird in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Medizin und Ingenieurwissenschaften angewendet und basiert auf Annahmen wie der Linearität der Beziehung und der Homoskedastizität der Residuen.

1 Tag
- 1
10.09.2024
19.11.2024
- 3
- 5

Inhalte

● Natürliche Streuung

● Nicht-natürliche Streuung

● Stabilitätstests

● Korrelation vs. Regression

● Korrelationsformen

● Korrelationskoeffizient

● Regressionsanalyse

● Bestimmtheitsmaß (RQD)

● Regressionsmodelle

● Lineare Regression

● Quadratische Regression

● Kubische Regression

● Residuendiagramme

● Prognosen

● Zielgrößenoptimierung

● Overfitting

● Residuum vs. Anpassung

● Anwendung in der Praxis

Wissenswertes

Die Regression ist ein statistisches Werkzeug, das verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Ihr Hauptziel besteht darin, diese Beziehung zu verstehen und auf dieser Grundlage Vorhersagen über zukünftige Beobachtungen zu treffen. Durch Regression können wir Muster erkennen, Trends verstehen und sogar Kausalitäten zwischen Variablen untersuchen. Es ist ein flexibles und vielseitiges Analyseinstrument, das in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Sozialwissenschaften, Medizin und Ingenieurwesen eingesetzt wird.

Historie

Die Regressionsanalyse hat ihren Ursprung im 19. Jahrhundert, als Francis Galton das Konzept der Regression zur Mitte untersuchte, um biologische Phänomene zu beschreiben. Seitdem hat sich die Regression zu einem zentralen Instrument in vielen wissenschaftlichen, wirtschaftlichen und sozialen Bereichen entwickelt.

Anwendung

Regression wird in nahezu jedem Feld angewandt, das datenbasierte Vorhersagen und Entscheidungsfindungen erfordert. Dazu zählen Ökonomie, Finanzwesen, Medizin, Biologie, Ingenieurwesen und mehr. Die Methodik ermöglicht es, aus historischen Daten zu lernen und zukünftige Trends oder Ergebnisse zu prognostizieren.

Nutzen

Risiken

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