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Regression

Mit einer Regressionsanalyse kann man lineare Zusammenhänge zwischen Variablen beschreiben. Es ergibt sich eine Vorhersageregel in Form einer Geradengleichung. Würde man die Werte einer Person für zwei Variablen in ein zweidimensionales Gitternetz eintragen, ergäbe sich eine Menge von Punkte. Die Regressionsgerade ist die Gerade, die die Menge an Punkte am besten beschreibt. Der Korrelationskoeffizient kann als Maß dienen, wie nahe die Punkte an der Gerade liegen. Dafür quadriert man den Korrelationkoeefizienten. Dabei ergibt sich ein Wert zwischen 0 und 1. Je näher dieser Wert bei 1 liegt, desto enger liegen, die Punkte an der Geraden, d.h. desto besser ist die Schätzung. Auch bei der Regression ist zu beachten, dass sich keine kausalen Zusammenhänge ergeben.Man sagt zwar man sage Variable X aus Variable Y vorher, dies heißt heißt aber nicht, dass Y der Grund für X ist. Mathematisch funktioniert das Model auch umgekehrt, man könnte genauso gut Variable Y aus Variable X vorhersagen.

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