Die multiple Regression ist ein statistisches Verfahren, das zur Modellierung der Beziehung zwischen einer Antwortvariablen und einer Reihe von erklärenden Variablen verwendet wird. Sie ist ein leistungsfähiges Instrument für die Analyse und das Verständnis der Beziehung zwischen Variablen und kann verwendet werden, um Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen.
Die multiple Regression umfasst mehrere Schlüsselkomponenten, die identifiziert und verstanden werden müssen, um genaue Vorhersagen machen zu können. Zu diesen Komponenten gehören die Antwortvariable, erklärende Variablen, Koeffizienten, Residuen und das Modell.
Die Antwortvariable ist die Variable, die vorhergesagt oder erklärt werden soll. Die erklärenden Variablen sind die Variablen, die zur Erklärung der Antwortvariablen verwendet werden.
Sobald die Antwort- und Erklärungsvariablen identifiziert wurden, müssen die Koeffizienten geschätzt werden. Die Koeffizienten sind die Werte, die zur Bestimmung der Beziehung zwischen der Antwort- und der erklärenden Variablen verwendet werden.
Die Residuen sind die Differenzen zwischen den beobachteten Werten der Antwortvariablen und den vorhergesagten Werten der Antwortvariablen. Die Residuen zeigen an, wie gut das Modell an die Daten angepasst ist.
Sobald die Koeffizienten und Residuen geschätzt wurden, muss das Modell bewertet werden, um festzustellen, ob es eine genaue Vorhersage der Antwortvariablen liefert. Zur Bewertung des Modells können verschiedene Tests verwendet werden, darunter der R-Quadrat-Wert und der F-Test.
Nach der Bewertung des Modells kann es erforderlich sein, das Modell zu modifizieren, um die Vorhersagekraft zu verbessern. Dies kann eine Änderung der erklärenden Variablen oder eine Änderung der Koeffizienten beinhalten.
Sobald das Modell modifiziert wurde, kann es verwendet werden, um Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. Diese Vorhersagen können als Grundlage für die Entscheidungsfindung und für die Entwicklung von Strategien dienen.
Die multiple Regression ist ein leistungsfähiges Instrument für die Analyse und das Verständnis der Beziehung zwischen Variablen und kann dazu verwendet werden, Vorhersagen über künftige Ergebnisse zu treffen. Sie erfordert eine sorgfältige Betrachtung der Antwort- und erklärenden Variablen sowie der Koeffizienten und Residuen. Durch das Verständnis und die Modifizierung des Modells können genaue Vorhersagen getroffen und Entscheidungen getroffen werden.
Ein multiples Regressionsmodell wird so genannt, weil es die Verwendung mehrerer Vorhersagevariablen zur Erklärung der Varianz einer abhängigen Variable beinhaltet. Diese Art von Modell wird im Allgemeinen verwendet, wenn mehr als eine Prädiktorvariable von Interesse ist und wenn die Beziehung zwischen der Prädiktor- und der Ergebnisvariable linear ist.
Die multiple Regression ist ein statistisches Verfahren, das zur Vorhersage einer abhängigen Variablen auf der Grundlage einer oder mehrerer unabhängiger Variablen verwendet wird. Die abhängige Variable ist die Variable, die vorhergesagt werden soll, während die unabhängigen Variablen die Variablen sind, die zur Vorhersage der abhängigen Variable verwendet werden. Bei der multiplen Regression wird die Beziehung zwischen der abhängigen Variable und den unabhängigen Variablen durch eine lineare Gleichung dargestellt.
Der Begriff "Multiple" kann zur Beschreibung einer Vielzahl unterschiedlicher Konzepte verwendet werden. Im Allgemeinen bezieht er sich auf die Vorstellung, mehr als ein Exemplar von etwas zu haben. Man könnte zum Beispiel sagen, dass man in einer bestimmten Situation eine Mehrfachauswahl hat, was bedeutet, dass man mehr als eine Option zur Auswahl hat.
Im Zusammenhang mit Daten kann sich der Begriff "mehrfach" auf die Idee beziehen, dass es mehr als einen Datensatz oder mehr als einen Wert für ein bestimmtes Feld gibt. Man könnte zum Beispiel sagen, dass eine Datenbank mehrere Datensätze für einen bestimmten Kunden hat, was bedeutet, dass es mehrere Zeilen in der Datenbank gibt, die Informationen über diesen Kunden enthalten. Oder man kann sagen, dass ein Feld in einer Datenbank mehrere Werte hat, was bedeutet, dass es mehrere Einträge für dieses Feld gibt (z. B. mehrere Telefonnummern oder mehrere Adressen).
Die multivariate Analyse kann auch als multivariate Statistik bezeichnet werden. Bei dieser Art der Analyse werden mehrere Variablen verwendet, um die Beziehungen zwischen ihnen zu untersuchen. So kann z. B. untersucht werden, wie sich verschiedene Faktoren auf ein Ergebnis auswirken, oder es können verborgene Muster in Daten gefunden werden.
Es gibt viele Begriffe, die in der Statistik verwendet werden, aber einige der gebräuchlichsten sind:
- Grundgesamtheit: Dies ist die gesamte Gruppe von Objekten, die Sie untersuchen möchten. Wenn Sie zum Beispiel die durchschnittliche Körpergröße aller Erwachsenen in den Vereinigten Staaten wissen wollen, wäre die Grundgesamtheit alle Erwachsenen in den Vereinigten Staaten.
- Stichprobe: Dies ist eine kleinere Gruppe von Elementen, die Sie untersuchen, um Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit zu ziehen. Im obigen Beispiel könnte eine Stichprobe von Erwachsenen in den Vereinigten Staaten verwendet werden, um die Durchschnittsgröße aller Erwachsenen in den Vereinigten Staaten zu schätzen.
- Parameter: Ein Parameter ist eine numerische Zusammenfassung einer Grundgesamtheit. Zum Beispiel ist der Mittelwert der Bevölkerung ein Parameter.
- Statistik: Eine Statistik ist eine numerische Zusammenfassung einer Stichprobe. Der Stichprobenmittelwert ist zum Beispiel eine Statistik.