Ein Regressionsmodell bestimmt eine Beziehung zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variable, indem es eine Funktion bereitstellt. Die Formulierung einer Regressionsanalyse hilft Ihnen, die Auswirkungen der unabhängigen Variable auf die abhängige Variable vorherzusagen.
Beispiel: Alter und Körpergröße lassen sich mit einem linearen Regressionsmodell beschreiben. Da die Körpergröße einer Person mit zunehmendem Alter zunimmt, besteht eine lineare Beziehung zwischen beiden.
Regressionsmodelle werden häufig zum statistischen Nachweis von Aussagen über alltägliche Sachverhalte verwendet. In diesem Artikel werden wir einen genaueren Blick auf das Regressionsmodell und seine Arten werfen.
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Ein lineares Regressionsmodell wird verwendet, um eine Beziehung zwischen Variablen darzustellen, die proportional zueinander sind. Das bedeutet, dass die abhängige Variable mit der unabhängigen Variable zunimmt/abnimmt.
In der grafischen Darstellung wird eine gerade lineare Linie zwischen den Variablen eingezeichnet. Selbst wenn die Punkte nicht genau auf einer geraden Linie liegen (was immer der Fall ist), können wir dennoch ein Muster erkennen und daraus einen Sinn ableiten.
Beispiel: Mit zunehmendem Alter einer Person steigt auch der Glukosespiegel in ihrem Körper an.
Ein multiples Regressionsmodell wird verwendet, wenn es mehr als eine unabhängige Variable gibt, die eine abhängige Variable beeinflusst. Bei der Vorhersage der Ergebnisvariablen ist es wichtig zu messen, wie sich jede der unabhängigen Variablen in ihrem Umfeld bewegt und wie sich ihre Veränderungen auf die Ausgangs- oder Zielvariable auswirken.
Beispiel: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schüler seine Prüfung nicht besteht, kann von verschiedenen Inputvariablen wie harter Arbeit, familiären Problemen, gesundheitlichen Problemen usw. abhängen.
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Beim nicht linearen Regressionsmodell zeigt das Diagramm keinen linearen Verlauf. Je nachdem, wie die Reaktionsvariable auf die Eingangsvariable reagiert, steigt oder fällt die Linie, was die Höhe oder Tiefe der Wirkung der Reaktionsvariable anzeigt.
Um festzustellen, ob ein nicht lineares Regressionsmodell am besten zu Ihrem Szenario passt, sollten Sie Ihre Variablen und deren Muster untersuchen. Wenn Sie sehen, dass die Antwortvariable nicht so konstant auf die Eingangsvariable reagiert, können Sie ein nichtlineares Modell für Ihr Problem verwenden.
Beispiel: Die Reaktion eines Patienten auf eine Behandlung kann gut oder schlecht sein, je nach der Tendenz seines Körpers und seiner Willenskraft.
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Im Gegensatz zu den oben erwähnten Regressionsmodellen ist die schrittweise Regression Modellierung eher eine Technik, die verwendet wird, wenn verschiedene Inputvariablen eine Output Variable beeinflussen. Der Analytiker misst automatisch die Variable, die direkt mit der Eingangsvariablen korreliert ist, und erstellt daraus ein Modell. Die übrigen Variablen kommen ins Spiel, wenn er beschließt, das Modell zu perfektionieren.
Der Analytiker kann die übrigen Inputs nacheinander hinzufügen, je nach ihrer Bedeutung und dem Ausmaß, in dem sie die Zielvariable beeinflussen.
Beispiel: Die Gemüsepreise sind in einem bestimmten Gebiet gestiegen. Der Grund für dieses Ereignis kann von Naturkatastrophen bis hin zu Transport- und Lieferkettenmanagement alles sein. Wenn ein Analyst beschließt, dies in einem Diagramm darzustellen, wird er den naheliegendsten Grund wählen, nämlich starke Regenfälle in den landwirtschaftlichen Regionen. Sobald das Modell erstellt ist, kann er die übrigen Einflussvariablen entsprechend ihrem Auftreten und ihrer Bedeutung in das Bild einfügen.
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