Regressionsanalyse

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Das Verhältnis zwischen der abhängigen Variable und einer oder mehrer unabhängiger Variablen beschreiben und auswerten. Erklärung der Regressionsanalyse. Statistische Prognose.

Inhaltsverzeichnis

  1. Zusammenfassung
  2. Forum
  3. Best Practices
  4. Expert Tips
  5. Quellen
  6. Drucken

Was ist Regressionsanalyse? Beschreibung

Rückbildunganalyse (statistische Voraussage) Regressionsanalyse ist ein statistisches Prognosemodell, das sich mit dem Beschreiben und dem Auswerten des Verhältnisses zwischen einer gegebenen Variable (normalerweise die abhängige Variable genannt) und einer oder mehreren anderen Variablen (normalerweise die unabhängigen Variablen genannt) beschäftigt.


Gebrauch der Regressionsanalyse. Nutzen

Regressionsanalyse kann das Resultat eines gegebenen Schlüsselunternehmensindikators (abhängige Variable) basierend auf den Interaktionen anderer in Verbindung stehender treibender Faktoren des Unternehmens (erläuternde Variablen) prognostizieren. Zum Beispiel: sie erlaubt Ihnen, Umsatz mit der Menge, die auf Werbung aufgewendet werden und der Zahl Verkäufer vorauszusagen, den Sie beschäftigen. Selbstverständlich würde ein reales Modell mehr Variablen benötigen und ist viel komplexer.


Niemand kann wirklich in die Zukunft sehen. Jedoch können moderne statistische Methoden, ökonometrische Modelle und Business Intelligence Software benutzt werden, um zu prognostizieren und zu schätzen, was zukünftig geschehen wird.


Regressionsanalyse-Modelle werden benutzt, um uns zu helfen, den Wert von einer unbekannten Variable, durch eine oder mehrer andere Variablen vorauszusagen deren Werte vorbestimmt werden können.


Schritte in der Regressionsanalyse. Prozess

Die erste Phase des Prozesses ist, die Variable zu identifizieren, die wir voraussagen müssen (die abhängige Variable). Dann führen wir mehrfache Regressionsanalysen durch und fokussieren uns auf die Variablen, die wir als Einflusswerte (erläuternde Variablen) verwenden möchten. Die mehrfachen Regressionsanalysen würden dann das Verhältnis zwischen der abhängigen Variable und den erläuternden Variablen identifizieren. Dieses wird dann schließlich als Modell (Formel) dargestellt.


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