Regressionsanalyse: Definition, Typen & Beispiele

Regression oder einfache Regression ist eine Analysemethode, die von der Finanzwelt und verwandten Disziplinen weit verbreitet wird. Möchten Sie investieren? Führen Sie eine Regressionsanalyse durch. Möchten Sie Warenpreise untersuchen? Regression ist die Lösung. Sie können von der Regressionsanalyse profitieren, wenn Sie Entscheidungen treffen, die sich auf die Finanzen Ihres Unternehmens auswirken werden. 

In diesem Artikel wird eine einfache Definition der Regressionsanalyse gegeben. Die wichtigsten Arten der Analyse und ihre Beispiele werden aufgelistet. Ihre Vorteile werden dargelegt, damit Sie verstehen, warum Sie diese Analyse verwenden sollten. Warten Sie also nicht länger und fangen Sie an, den Artikel zu lesen.

Was ist eine Regressionsanalyse?

Die Regressionsanalyse ist eine Forschungsmethode, die verwendet wird, um die Verbindungen zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen zu messen. 

Sie hilft dabei, den Wert einer abhängigen Variablen zu schätzen, indem sie die Veränderungen untersucht, die um sie herum auftreten. Dies ist in der Regel objektiv, da es sich um mathematische Daten handelt. Sie wird zusammen mit der Datenvisualisierung mit geeigneten Tools verwendet und zeigt gekrümmte oder gerade Linienmuster von Datenpunkten auf. Somit haben Unternehmen mithilfe dieser Analysemethode Vorabinformationen über zukünftige Situationen.

Arten der Regressionsanalyse & Beispiele

Bei der Durchführung der Datenanalyse können Sie verschiedene Methoden nutzen. Jede Methode enthält einzigartige Berechnungen und bietet effektive Einblicke in verschiedene Themen.

Sie können immer von verschiedenen Arten der Datenanalyse profitieren, wie z.B. Cluster-Analyse und Conjoint-Analyse. Die Regressionsanalyse wird jedoch immer Ihre erste Referenz für statistische Modellierung sein. Im Folgenden werden Beispiele für jede Art von Regressionsanalyse genannt:

Arten der Regressionsanalyse

1. Lineare Regressionsanalyse

Einfache lineare Regression ist eine statistische Methode zur Modellierung der Beziehung zwischen einer einzelnen unabhängigen (Prädiktor-) und einer abhängigen Variablen. Hier wird eine lineare Beziehung angenommen. Das bedeutet, dass bei einer Veränderung der Prädiktorvariablen auch eine entsprechende Veränderung in der abhängigen Variablen vorliegt. Der Zweck dieser Methode ist es, Vorhersagen über die abhängige Variable zu treffen. Sie wird auch zur Vorbereitung auf komplexere Regressionsmodelle verwendet.

Regressionsformel: 

Y = a + bX + ϵ

Y – Abhängige Variable

X – Unabhängige Variable

a – Schnittpunkt

b – Steigung

ϵ – Residuum (Fehler)

Beispiel: Sie möchten ein Modell erstellen, um den Laden zu finden, der Ihren Zwecken entspricht und die Ladenpreise zu schätzen. Nehmen wir an, ein bestimmter Ladenpreis ist eine abhängige Variable. Dieser beträgt X Dollar. Die unabhängige Variable ist die Gebäudefläche. Sie analysieren die Beziehung zwischen den beiden Variablen. Mit der besten Anpassungslinie machen Sie die Ladenpreise im Modell sichtbar und vorhersagbar.

2. Multiple Regressionsanalyse

Bei der Multiplen Regressionsanalyse werden mehrere Variablen zum einfachen linearen Regressionsmodell hinzugefügt. Das Ziel hierbei ist es, den Koeffizienten jeder Variablen mit einer linearen Kombination zu finden. Dadurch können Sie verstehen, wie sich gleichzeitige Veränderungen in verschiedenen Prädiktoren auf die abhängige Variable auswirken.

Beispiel: In dieser Art der Analyse fügen Sie die Merkmale zu dem oben gesuchten Laden hinzu. Zum Beispiel kann er einen Keller, einen Parkplatz, einen Dachboden usw. haben. Wenn architektonische Merkmale hinzugefügt werden, beobachten Sie, ob sich die Ladenpreise ändern.

3. Logistische Regressionsanalyse

Diese Methode ist nicht-linear und wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen mit einer oder mehreren Variablen abzuschätzen. Hier wird eine logische binäre Variable verwendet, d.h. ja/nein, wahr/falsch. Die Wahrscheinlichkeiten werden auf eine Funktion abgebildet, die als Sigmoid-Kurve bekannt ist. Das heißt, Kombinationen werden in Wahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1 umgewandelt.

Beispiel: Sie möchten die Wahrscheinlichkeiten berechnen, ob Ihre Kunden Ihr neues Produkt wählen werden. Zunächst erstellen Sie einen Datensatz, der die demografischen Merkmale und Einstellungen Ihrer Kunden zu den Produkten enthält, die Sie zuvor veröffentlicht haben. Mit der für diese Daten geeigneten logistischen Modellierung können Sie die möglichen Ergebnisse in binärer Form erlernen. Sie können auch das Kundenverhalten mit Narrativanalyse weiter analysieren.

4. Polynomiale Regressionsanalyse

Dies ist eine Regressionsmethode, die verwendet wird, um Variablen in einer nicht-linearen Beziehung zu modellieren. Sie bietet eine flexiblere Datenanalyse. Die polynomiale Regressionsanalyse ist Ihre Referenzquelle, insbesondere wenn Sie ein schlecht funktionierendes Modell erstellen und feststellen, dass es nicht mit den tatsächlichen Werten übereinstimmt. Sie ermöglicht es Ihnen, die beste Anpassungslinie zu prognostizieren, indem Sie den Mustern der Datenpunkte folgen.

Beispiel: Sie möchten analysieren, ob ein Lebensmittelprodukt je nach Jahreszeit mehr verkauft wird. Sie sammeln Daten zu den von Ihnen verkauften Lebensmittelprodukten nach Monaten und Jahreszeiten. Es ist jedoch offensichtlich, dass keine lineare Beziehung besteht, daher wenden Sie die polynomiale Regressionsanalyse an. Mit der polynomen Kurve können Sie saisonale Schwankungen genauer vorhersagen. So wird das Umfeld für die Strategien des neuen Marktes vorbereitet.

Vorteile der Regressionsanalyse

Wie bereits erwähnt, misst die Regressionsanalyse den Einfluss unabhängiger Variablen auf abhängige Variablen. Unternehmen nutzen diese Analyse, um Vorhersagen zu vielen verschiedenen Themen zu treffen. Auf diese Weise erhalten Sie einen bewussteren und objektiveren Entscheidungsmechanismus. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Vorteile, um Ihnen eine Vorstellung zu geben:

Vorteile der Regressionsanalyse

Häufig gestellte Fragen zur Regressionsanalyse

Willkommen bei den FAQs zur Regressionsanalyse! Hier können Sie weitere Informationen zu diesem Thema erhalten oder Ihr Wissen vertiefen.

Fazit

Zusammenfassend ist die Regressionsanalyse in diesem Artikel hauptsächlich für Unternehmen erwähnt. Obwohl die Feinheiten und Merkmale der Regressionsdatenanalyse nicht auf diesen Artikel beschränkt sind, wurden Ihnen ihre Hauptbestandteile und statistische Bedeutung gezeigt. 

Die hier genannten Teile sind die Definition der Regressionsanalyse, Regression und multiple Regression, andere nichtlineare Typen und Beispiele sowie schließlich ihre Vorteile. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen und die Welt der Statistik verstanden haben, ist die Vorhersage der Zukunft in der realen Welt einen Schritt näher.