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Multivariate Regression ist eine statistische Methode, die mehrere unabhängige Variablen verwendet, um den Einfluss auf eine abhängige Variable zu modellieren.

Univariater Regression verwendet nur eine unabhängige Variable, während Multivariate Regression mehrere unabhängige Variablen berücksichtigt.

Multivariate Regression ermöglicht die Analyse komplexerer Beziehungen zwischen mehreren Variablen, wodurch präzisere Vorhersagen möglich sind.

Multivariate Regression untersucht den Einfluss von mehreren unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable, während Multivariate ANOVA den Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen auf mehrere abhängige Variablen untersucht.

Ein Beispiel könnte die Vorhersage des Umsatzes eines Unternehmens basierend auf Marketingausgaben, Anzahl der Mitarbeiter und geografischem Standort sein. Hier würden mehrere Variablen berücksichtigt.

Die Regression ist eine statistische Methode, die den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersucht.

Es gibt verschiedene Arten von Regression, darunter lineare Regression, multiple Regression, logistische Regression

Ein hoher R²-Wert deutet darauf hin, dass die unabhängigen Variablen eine starke Beziehung zur abhängigen Variablen haben und die Vorhersagen des Modells verlässlicher sind

• ein hoher R²-Wert muss nicht unbedingt auf Kausalität hindeuten

Bei der Regressionsanalyse wird die Wirkungsrichtung analysiert, d.h. welche Variable wirkt sich wie stark auf eine andere aus. Man spricht auch von kausalen Zusammenhängen.

Häufig verwendete Methode in der linearen Regression, um die Regressionskoeffizienten zu schätzen.

Hauptziel dieser Methode ist es, die Summe der quadrierten Differenzen zwischen den beobachteten Werten der abhängigen Variable und den von der Regressionsgleichung vorhergesagten Werten zu minimieren.

• Stichprobenumfang groß genug? n>104

• Besitzen die unabhängigen und abhängigen Variablen genug Streuung?

• Ist die abhängige Variable metrisch?