Die lineare Regression ist eine statistische Methode, die bei der Vorhersagemodellierung verwendet wird. Es wird verwendet, um die Stärke der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu bestimmen. Sie ist eine Erweiterung der Korrelationsanalyse und kann zur Erklärung der Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen verwendet werden. Das lineare Regressionsmodell basiert auf einer linearen oder polynomialen Gleichung und kann einfach mit Computern implementiert werden.
Die lineare Regression wird häufig in Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen und Ingenieurwesen eingesetzt. Es kann verwendet werden, um die Preise eines Vermögenswerts zu bestimmen, das Verbraucherverhalten zu untersuchen und die Nachfrage nach einem Produkt zu ermitteln. In der Technik kann es verwendet werden, um den Zusammenhang zwischen einer Temperatur- und einer Druckänderung zu untersuchen und vorherzusagen, ob ein bestimmtes Design erfolgreich sein wird.
Der Prozess der linearen Regression beinhaltet das Anpassen der am besten passenden Linie durch die gegebenen Datenpunkte. Diese Linie wird Regressionslinie genannt und wird verwendet, um Vorhersagen über die Werte zukünftiger Datenpunkte zu treffen. Die lineare Regression basiert auf Annahmen über die Daten, die gepflegt werden müssen, damit das Modell funktioniert. Insbesondere müssen die Fehler normalverteilt sein, die Zusammenhänge müssen linear sein und es dürfen keine Einflusspunkte vorhanden sein.
Die lineare Regression ist ein äußerst nützliches Werkzeug zur Vorhersage zukünftiger Werte, wenn die Beziehung zwischen den Variablen linear ist. Es handelt sich um ein zugängliches und leistungsstarkes Werkzeug, um komplexe Daten zu verstehen. Es ist auch bei Statistikern wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und Effektivität bei der Erstellung von Datenvorhersagen beliebt.
