Was versteht man unter einer Regression?

Eine Regression ist ein statistisches Verfahren, das den Zusammenhang zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen analysiert. Es gibt verschiedene Arten von Regressionen, darunter die lineare Regression, die logistische Regression, die Polynomregression und die multiple Regression.

Warum heißt es Regression?

Regression oder regressiv (lateinisch „umkehren, zurückgehen“) steht für: Regression (Psychoanalyse), Zurückfallen in kindliche Verhaltensmuster. Regression (Geologie), Zurückweichen einer Küstenlinie. Rückbildung von Tumoren unter Therapie, siehe Krebs (Medizin)#Behandlungsmöglichkeiten.

Welche Art von Regression?

Arten der Regressionsanalyse Multiple Regression: Mehrere erklärende Variablen stehen mit einer abhängigen Variable in Verbindung. Lineare Regression: Zwischen mehreren erklärenden und mehreren abhängigen Variablen besteht ein linearer Zusammenhang.

Wann Korrelation und wann Regression?

Die Korrelation beschäftigt sich mit der Frage nach dem Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Die Regression nutzt diesen Zusammenhang, um Werte der einen Variable auf Basis der Werte der anderen Variable vorherzusagen.

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Multiple Lineare Regression in SPSS – StatistikGuru

Zusammenfassung: Eine Alternative Herangehensweise könnte daher sein, das komplexe Netzwerk aus Variablen zu untersuchen, dass schlussendlich die Abiturnote beeinflusst, wie beispielsweise IQ, Bildungsabschluss der Eltern, Haushaltseinkommen, Geschlecht, usw. Ähnlich anderer statistischer Verfahren, können wir auch mit multipler linearer Regression die Varianzaufklärung bestimmen und damit, wie gut unser Modell insgesamt die Daten erklärt. Folglich können wir diese Gleichung auch auf neue Daten anwenden, um Vorherzusagen, welche Abiturnote wir bei jemandem erwarten würden, nachdem wir alle relevanten Prädiktoren erhoben haben.

Regression ist ein faszinierendes statistisches Konzept, das uns hilft, Zusammenhänge und Muster in unseren Daten zu entdecken. Obwohl der Begriff vielleicht auf den ersten Blick etwas einschüchternd wirken mag, ist Regression eigentlich eine ziemlich nützliche Methode, die uns dabei hilft, Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse aus unseren Daten zu gewinnen. Aber was genau ist Regression? Nun, stellen wir uns vor, wir haben einen Datensatz mit verschiedenen Variablen, wie zum Beispiel dem Alter und dem Einkommen von Menschen. Wir möchten gerne wissen, ob es einen Zusammenhang zwischen diesen beiden Variablen gibt und ob wir anhand des Alters einer Person deren Einkommen vorhersagen können. Hier kommt die Regression ins Spiel. Die Multiple Lineare Regression ist eine spezielle Art der Regression, die uns ermöglicht, die Beziehung zwischen mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen zu analysieren. Das Tolle daran ist, dass wir nicht nur einen einzelnen Zusammenhang betrachten müssen, sondern gleich mehrere Faktoren berücksichtigen können. In der Praxis wird die Multiple Lineare Regression oft verwendet, um komplexe Probleme zu analysieren, wie zum Beispiel die Vorhersage des Erfolgs einer medizinischen Behandlung basierend auf verschiedenen Variablen wie Alter, Geschlecht und Krankheitsgeschichte. Mit Hilfe von statistischer Software wie SPSS können wir diese Analysen durchführen und wertvolle Einblicke gewinnen. SPSS bietet uns eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der wir unsere Daten eingeben, bearbeiten und analysieren können. Es ermöglicht uns auch, verschiedene Modelle anzupassen und zu vergleichen, um die beste Vorhersage zu treffen. Die Ergebnisse werden in übersichtlichen Tabellen und Diagrammen präsentiert, die uns helfen, die Beziehung zwischen den Variablen visuell zu verstehen. Ein Beispiel für die Anwendung der Regression in SPSS könnte sein, dass wir den Zusammenhang zwischen dem Gewicht und der Größe von Menschen analysieren möchten. Indem wir unsere Daten in SPSS eingeben und die Regressionsanalyse durchführen, können wir herausfinden, wie stark das Gewicht von der Größe abhängt und ob es andere Faktoren gibt, die diese Beziehung beeinflussen. Die Multiple Lineare Regression in SPSS ist ein mächtiges Werkzeug, das uns hilft, Muster und Zusammenhänge in unseren Daten zu erkennen. Egal ob in der Medizin, der Psychologie oder anderen Bereichen der Forschung - die Regression kann uns dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen. Also, wenn du dich für Statistik interessierst oder einfach nur neugierig bist, wie man aus Daten Erkenntnisse gewinnen kann, dann solltest du dich unbedingt näher mit Regression und der Multiple Linearen Regression in SPSS beschäftigen. Du wirst überrascht sein, wie nützlich diese Methode sein kann! Quelle: https://www.artikelschreiber.com/ und https://www.unaique.net/

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Videobeschreibung: Einfache Lineare Regression Basics | Mathe by Daniel Jung

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Was versteht man unter einer Regression? - Eine Regression ist ein statistisches Verfahren, das den Zusammenhang zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen analysiert. Es gibt verschiedene Arten von Regressionen, darunter die lineare Regression, die logistische Regression, die Polynomregression und die multiple Regression.
Warum heißt es Regression? - Regression oder regressiv (lateinisch „umkehren, zurückgehen“) steht für: Regression (Psychoanalyse), Zurückfallen in kindliche Verhaltensmuster. Regression (Geologie), Zurückweichen einer Küstenlinie. Rückbildung von Tumoren unter Therapie, siehe Krebs (Medizin)#Behandlungsmöglichkeiten.
Welche Art von Regression? - Arten der Regressionsanalyse Multiple Regression: Mehrere erklärende Variablen stehen mit einer abhängigen Variable in Verbindung. Lineare Regression: Zwischen mehreren erklärenden und mehreren abhängigen Variablen besteht ein linearer Zusammenhang.
Wann Korrelation und wann Regression? - Die Korrelation beschäftigt sich mit der Frage nach dem Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Die Regression nutzt diesen Zusammenhang, um Werte der einen Variable auf Basis der Werte der anderen Variable vorherzusagen.

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