Lineare Regression

Autor: Lewis Jackson
Erstelldatum: 11 Kann 2021
Aktualisierungsdatum: 1 Juli 2024
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Definition - Was bedeutet lineare Regression?

Die lineare Regression ist eine Art statistische Analyse, die versucht, eine Beziehung zwischen zwei Variablen aufzuzeigen. Die lineare Regression betrachtet verschiedene Datenpunkte und zeichnet eine Trendlinie auf. Die lineare Regression kann ein Vorhersagemodell für scheinbar zufällige Daten erstellen, das Trends bei Daten wie Krebsdiagnosen oder Aktienkursen aufzeigt.


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Techopedia erklärt die lineare Regression

Die lineare Regression ist ein wichtiges Werkzeug in der Analytik. Die Technik verwendet statistische Berechnungen, um eine Trendlinie in einem Satz von Datenpunkten zu zeichnen. Die Trendlinie kann von der Anzahl der mit Hautkrebs diagnostizierten Personen bis zur finanziellen Leistung eines Unternehmens reichen. Die lineare Regression zeigt eine Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen, die untersucht wird.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die lineare Regression zu berechnen. Eine der gebräuchlichsten ist die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate, mit der unbekannte Variablen in den Daten geschätzt werden, die sich visuell in die Summe der vertikalen Abstände zwischen den Datenpunkten und der Trendlinie verwandelt.


Die Berechnungen zur Durchführung linearer Regressionen können sehr komplex sein. Glücklicherweise sind lineare Regressionsmodelle in den meisten großen Berechnungspaketen wie Excel, R, MATLAB und Mathematica enthalten.