Unterschied Korrelation - Regression

Korrelation:

  • Mittels der Korrelation berechnen wir die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei verschiedenen Variablen.
  • Die Aussage die bei der Korrelation getroffen werden kann ist also, dass bestimmte Werte auf der einen Variable mit bestimmten Werten auf der anderen Variable zusammenhängen.
  • Dadurch wird es möglich, eine Vorhersage zu treffen, ohne jedoch eine Kausalbeziehung herzustellen.

 

Regression:

  • Die Regression basiert auf der Korrelation und ermöglicht uns die bestmögliche Vorhersage für eine Variable.
  • Im Gegensatz zur Korrelation muss hierbei festgelegt werden, welche Variable durch eine andere Variable vorhergesagt werden soll.
  • Die Variable die vorhergesagt werden soll nennt man bei der Regression Kriterium.
  • Die Variable die für die Vorhersage eingesetzt wird bezeichnet man als Prädiktor.
  • Anhand des Prädiktors wird demzufolge das Kriterium vorhergesagt.

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Kommentare: 11
  • #1

    Jan (Montag, 07 Juli 2014 10:59)

    Blabla

  • #2

    Derek (Montag, 13 Oktober 2014 21:27)

    kurz und bündig erklärt. Deutlich effizienter als sich X Seiten Fachliteratur durchzulesen ;)

  • #3

    Markus (Sonntag, 21 Juni 2015 12:52)

    Perfekt! Danke

  • #4

    a (Freitag, 22 Januar 2016 22:50)

    sehr gut!!

  • #5

    anni (Samstag, 06 Februar 2016 10:20)

    sehr gut erklärt ,DANKE

  • #6

    Mourad (Donnerstag, 03 März 2016 00:08)

    Einfach und sehr gut erklärt, Merci

  • #7

    Andrea (Sonntag, 20 März 2016 21:45)

    Dankeschön, hat sehr geholfen :) Alles Liebe!

  • #8

    Katrin (Freitag, 01 April 2016 00:48)

    Danke für die kurze bündige Diferenzierung

  • #9

    Julia (Dienstag, 04 Oktober 2016 14:29)

    Ist durch die Berechnung einer Regression die Richtung des Zusammenhangs erkennbar?

  • #10

    Konstantin (Montag, 17 April 2017 14:26)

    Top & sehr bündig erklärt, danke!

  • #11

    Oliver (Mittwoch, 21 Juni 2017 09:24)

    Das hat mir sehr geholfen! Besser erklärt als auf allen Folien meines Professors.