Die Regressionsanalyse ist ein häufig verwendetes Werkzeug in der Statistik. Dies ermöglicht es, die Beziehungen zwischen verschiedenen quantitativen Variablen zu untersuchen. Dies durch die Formulierung mathematischer Gleichungen.
Anders gesehen handelt es sich bei der Analyse um einen Prozess oder ein Modell, das die Verbindung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen analysiert. Somit wird aus dieser Studie ein mathematischer Zusammenhang gefunden.
Dank der Regressionsverfahren ist es möglich zu verstehen, wie die abhängige Variable von Änderungen der anderen Faktoren beeinflusst wird.
Anwendungen für die Regressionsanalyse
Eine der Hauptanwendungen der Regressionsanalyse ist die Projektion mit verschiedenen Szenarien. Dies unter Berücksichtigung des Einflussgrades (in der Statistik als Korrelation bezeichnet) auf die abhängige Variable.
Das heißt, das Ziel der Analyse besteht darin, eine Funktion zu konstruieren, die es ermöglicht, den zukünftigen Wert der Studienvariablen abzuschätzen.
Unter einem anderen Gesichtspunkt erlaubt die Regression die Berechnung einer bedingten (durchschnittlichen) Erwartung. Dazu werden die Werte der unabhängigen Variablen als gegeben angenommen.
Es ist zu beachten, dass wir bei der Berücksichtigung nur einer unabhängigen Variablen von einer einfachen linearen Regression sprechen. Werden jedoch mehr Faktoren berücksichtigt, wäre dies eine multiple lineare Regression.
Die Regressionsanalyse hat Anwendungen für den Alltag. Dies, von der Untersuchung von Verkehrsunfällen in einem bestimmten geografischen Gebiet, um zu überprüfen, ob ein Curriculum beispielsweise nach der Abbrecherquote empfohlen wird.
Kritik der Regressionsanalyse
Eine häufige Kritik an dieser Art von mathematischem Vorhersagemodell ist, dass es nicht optimal ist, da es dazu neigt, Korrelation mit Kausalität zu verwechseln.
So lässt sich beispielsweise ein mathematischer Zusammenhang zwischen Wirtschaftswachstum und Niederschlagshäufigkeit in einem Land herstellen. Wenn es jedoch keine theoretische Grundlage für die Verknüpfung dieser Variablen gibt, ist die Studie irrelevant, da es sich um eine falsche Beziehung handelt.
Beispiel für eine Regressionsanalyse
Schauen wir uns ein sehr einfaches Beispiel für die Regressionsanalyse an. Angenommen, ein Unternehmen möchte die Nachfrage nach einem bestimmten Gut berechnen.
Als unabhängige Variable nehmen wir den Preis des Produkts. Das Unternehmen erstellt also auf der Grundlage seiner historischen Daten eine Gleichung wie die folgende:
Die Regressionsanalyse zielt also darauf ab, die Werte von a (linearer Korrelationskoeffizient) und b zu finden.