{"id":186165,"date":"2023-09-30T09:53:57","date_gmt":"2023-09-30T08:53:57","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=186165"},"modified":"2023-09-30T10:06:29","modified_gmt":"2023-09-30T09:06:29","slug":"multiple-lineare-regression-definition-und-nutzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/multiple-lineare-regression-definition-und-nutzen","title":{"rendered":"Multiple lineare Regression &#8211; Definition und Nutzen"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"186165\" class=\"elementor elementor-186165\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e7c5b1b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1e7c5b1b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32450214 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"32450214\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Anstatt die Beziehungen zwischen zwei Variablen zu erkl\u00e4ren, stellt die multiple lineare Regression Beziehungen zwischen einer Variablen und mehreren erkl\u00e4renden Variablen her. Dieser mehrdimensionale Ansatz erm\u00f6glicht es, die Zusammenh\u00e4nge zwischen verschiedenen Datens\u00e4tzen weiter zu vertiefen und gleichzeitig das Risiko von Fehlinterpretationen zu verringern. <\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58daaa1f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"58daaa1f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Erfahre mehr \u00fcber das Modell der multiplen linearen Regression, seine mathematischen \u00dcbersetzungen und seine Vorteile.<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant: <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn\">Logistische Regression<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57f04a8b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"57f04a8b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20a2663b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"20a2663b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist multiple lineare Regression?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5450156c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5450156c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Definition<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15717b57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"15717b57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Bevor wir die <strong>multiple lineare Regression (auch multidimensionale lineare Regression oder MLR genannt)<\/strong> verstehen, sollten wir die Grundlagen neu definieren.<\/p><p>\ud83d\udc49<strong>Genauer gesagt: die lineare Regression.<\/strong><\/p><p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle\">Dieser Klassifikationsalgorithmus hat das Ziel,<\/a> Beziehungen zwischen einer zu erkl\u00e4renden Variable Y (die wir als abh\u00e4ngige Variable oder Antwortvariable bezeichnen) und einer erkl\u00e4renden Variable X (die wir als unabh\u00e4ngige Variable bezeichnen) herzustellen.<\/p><p>Dieses Modell nimmt auf einer Punktwolke Gestalt an, wobei X auf der Ordinatenachse und Y auf der Abszissenachse liegt.<\/p><p>In diesem Fall muss die<strong> lineare Regression<\/strong> eine Gerade bestimmen, die in der Lage ist, so nah wie m\u00f6glich an den Punkten der Wolke vorbeizugehen. Dies geschieht mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate (oder OLS f\u00fcr Ordinary Least Squares), die die Beziehung zwischen X und Y bestimmt.<\/p><p>Auf dieser <strong>Grundlage ist es m\u00f6glich, eine abh\u00e4ngige Variable Y durch eine unabh\u00e4ngige Variable X<\/strong> zu erkl\u00e4ren (einfache lineare Regression) oder die abh\u00e4ngige Variable Y durch mehrere unabh\u00e4ngige Variablen X (mindestens zwei) zu erkl\u00e4ren.<\/p><p>Genau das ist die <strong>multiple lineare Regression.<\/strong> Die Herstellung von Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen erm\u00f6glicht es somit, Vorhersagen mit minimalen Fehlern zu treffen.<\/p><p>Unabh\u00e4ngig vom Modell ist die abh\u00e4ngige Variable immer vom kontinuierlichen numerischen Typ, im <strong>Gegensatz zu den unabh\u00e4ngigen Variablen<\/strong>, die kontinuierlich oder kategorial (aber immer numerisch) sein k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-258e13c8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"258e13c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Mathematische \u00dcbersetzung<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14a41e31 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"14a41e31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die multiple lineare Regression kann verwendet werden, wenn du \u00fcber einen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataset-definition\">solchen Datensatz verf\u00fcgst:<\/a><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4edd80c elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"4edd80c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}\r\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\r\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\r\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-gg21{font-family:Tahoma, Geneva, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-y5vs{font-family:Tahoma, Geneva, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 450px\">\r\n<colgroup>\r\n<col style=\"width: 75px\">\r\n<col style=\"width: 75px\">\r\n<col style=\"width: 75px\">\r\n<col style=\"width: 75px\">\r\n<col style=\"width: 75px\">\r\n<col style=\"width: 75px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-gg21\"><\/th>\r\n    <th class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">Y<\/span><\/th>\r\n    <th class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">X1<\/span><\/th>\r\n    <th class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">X2<\/span><\/th>\r\n    <th class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/th>\r\n    <th class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">Xn<\/span><\/th>\r\n  <\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">1<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">15<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">54<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">2<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">58<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">65<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-y5vs\"><span style=\"font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">n<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-gg21\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000;background-color:transparent\">\u2026<\/span><\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68b1e68f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"68b1e68f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Aus dieser Tabelle ergibt sich die RLM in folgender Form:<\/p><p>yi = \u03b20 + \u03b21xi1 +&#8230;+ \u03b2pxip + \u03f5i.<\/p><blockquote><p><em>Dabei gilt<\/em><\/p><p><em>yi = die abh\u00e4ngigen Variablen ; <\/em><br \/><em>i = der Index der Beobachtungen ; <\/em><br \/><em>xij = die beobachteten Werte der unabh\u00e4ngigen Variablen ; <\/em><br \/><em>\u03b2p = die unbekannten Parameter (manchmal auch als &#8222;partielle Steigungen&#8220; bezeichnet) ;<\/em><br \/>\u03f5i = die Residuen (anders gesagt: der Vorhersagefehler).<\/p><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34d56f38 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34d56f38\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie jede<strong> lineare Regression wird auch die multiple Regression<\/strong> durch eine Punktwolke formalisiert. Im Gegensatz zur einfachen Regression, die auf eine zweidimensionale grafische Ebene projiziert wird, wird die multiple lineare Regression auf eine mehrdimensionale grafische Ebene projiziert. Auf diese Weise k\u00f6nnen die verschiedenen erkl\u00e4renden Variablen modelliert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7729f274 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7729f274\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/Regression-Lineaire-Multiple2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-186169\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/Regression-Lineaire-Multiple2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/Regression-Lineaire-Multiple2-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/Regression-Lineaire-Multiple2-768x427.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-316ba4ea elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"316ba4ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Beherrsche die multiple lineare Regression<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71dc59e0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"71dc59e0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4fc5014d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4fc5014d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum sollte man die multidimensionale lineare Regression verwenden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e7d0403 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4e7d0403\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Vorhersagen treffen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6bdf2e84 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6bdf2e84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Durch die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/korrelationskoeffizient-was-ist-das-wozu-dient-er\"><strong>Identifizierung von Korrelationsbeziehungen<\/strong> zwischen einem Ergebnis<\/a> (der abh\u00e4ngigen Variable) und mehreren erkl\u00e4renden und unabh\u00e4ngigen Variablen erm\u00f6glicht die multiple lineare Regression Vorhersagen und Einsichten.<\/p><p>Aus diesem Grund wird diese mathematische Methode in vielen Bereichen eingesetzt. Hier sind einige Anwendungsbeispiele:<\/p><ul><li><strong>Verkaufsleistung:<\/strong> Unternehmen k\u00f6nnen den Verkauf eines Produkts vorhersagen, indem sie die verschiedenen Merkmale des typischen K\u00e4ufers, wie Alter, Gehaltsniveau, geografische Lage usw., verwenden.<\/li><li><strong>Wettervorhersagen:<\/strong> Meteorologen k\u00f6nnen anhand der Lufttemperatur, der Luftfeuchtigkeit, des Luftdrucks usw. vorhersagen, wie das Wetter in der kommenden Woche sein wird.<\/li><li><strong>Medizin:<\/strong> Gesundheitsexperten k\u00f6nnen die Ausbreitung eines Virus in einer Region vorhersagen, abh\u00e4ngig von der Anzahl der infizierten Personen, der Geschwindigkeit der Ansteckung, dem Verzehr bestimmter Nahrungsmittel, den Wetterbedingungen usw.<\/li><li><strong>B\u00f6rse:<\/strong> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wie-veraendert-data-science-die-finanzwelt\">Finanzanalysten k\u00f6nnen den Kurs einer Aktie<\/a> anhand der finanziellen Gesundheit des Unternehmens, seiner Nachrichten, der Wirtschaftslage usw. vorhersagen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26bbbf9 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"26bbbf9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(--spacer-size)}.e-con{--container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(--container-widget-width,var(--spacer-size));--align-self:var(--container-widget-align-self,initial);--flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(--container-widget-height,var(--spacer-size))}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a434484 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7a434484\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die Verwirrung zwischen erkl\u00e4renden Variablen einschr\u00e4nken<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56c0398b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"56c0398b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Neben der Durchf\u00fchrung von Vorhersagen kann die <strong>multiple lineare Regression<\/strong> auch die Grenzen der einfachen linearen Regression \u00fcberwinden. In einigen F\u00e4llen kann es n\u00e4mlich einen scheinbaren Zusammenhang zwischen einer zu erkl\u00e4renden und einer erkl\u00e4renden Variable geben. Dennoch scheint dieser Zusammenhang nicht logisch zu sein.<\/p><p>Zum Beispiel gibt es einen starken Zusammenhang zwischen dem Konsum von Pfefferminzbonbons und der Atmungsf\u00e4higkeit.<\/p><p>So nimmt die Atemkapazit\u00e4t ab, wenn der Konsum von Pfefferminzbonbons steigt.<\/p><p><em>\ud83e\udd14Bedeutet dies, dass der Konsum von Pfefferminzbonbons diese Atemschw\u00e4che erkl\u00e4rt?<\/em><\/p><p>Nein, es gibt noch einen anderen Faktor.<\/p><p>Auch hier zeigt sich, dass es einen klaren Zusammenhang zwischen dem Konsum von Pfefferminzbonbons und dem Rauchen gibt. Aber auch zwischen dem Rauchen und der Atemkapazit\u00e4t.<\/p><p>Bei dieser Hypothese steht die Variable Minzbonbonkonsum sowohl mit der Antwortvariable (Atemkapazit\u00e4t) als auch mit der erkl\u00e4renden Variable (Rauchen) in Verbindung. Sie wird somit zum St\u00f6rfaktor.<\/p><p>Die Verwendung einer <strong>einfachen linearen Regression<\/strong> reicht nicht aus, um diese Verwirrung aufzudecken. Stattdessen sollte die multiple lineare Regression verwendet werden.<\/p><p>Diese Methode erm\u00f6glicht es, die Beziehung zwischen der Variablen und den erkl\u00e4renden Variablen zu bestimmen. Dabei werden alle erkl\u00e4renden Variablen ber\u00fccksichtigt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c804a43 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3c804a43\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-69f2057c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"69f2057c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lineare Regression und Machine Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17552c47 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"17552c47\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>multiple lineare Regression<\/strong> erkl\u00e4rt nicht nur eine Variable in Abh\u00e4ngigkeit von mehreren voneinander unabh\u00e4ngigen Daten, sondern ist auch in der Lage, selbstst\u00e4ndig neue Regeln zu assimilieren.<\/p><p>Daher ist dieses mathematische Werkzeug ein Muss f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz. Die Idee ist, mit einer Lernphase mit Trainingspunktwolken zu beginnen.<\/p><p>Dadurch erh\u00e4lt man ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/automl-und-die-automatisierung-von-machine-learning-eine-bedrohung-fuer-data-scientists-2\">leistungsf\u00e4higes Machine-Learning-Modell,<\/a> das die Beziehungen zwischen einer zu erkl\u00e4renden Variablen und anderen erkl\u00e4renden Variablen genau aufzeigen kann.<\/p><p>Um diese Modelle zu entwickeln und die Ergebnisse zu interpretieren, ist jedoch eine gr\u00fcndliche Schulung erforderlich.<\/p><p>Genau das ist mit DataScientest m\u00f6glich. In unserem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Kurs in Datenwissenschaft<\/a> lernst du alles, was du \u00fcber multiple lineare Regression und alle anderen Machine-Learning-Tools wissen musst. Komm zu uns!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1aa0300c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1aa0300c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/Regression-Lineaire-Multiple1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-186170\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/Regression-Lineaire-Multiple1.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/Regression-Lineaire-Multiple1-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/Regression-Lineaire-Multiple1-768x427.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e57819f elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7e57819f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Weiterbildung in Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Anstatt die Beziehungen zwischen zwei Variablen zu erkl\u00e4ren, stellt die multiple lineare Regression Beziehungen zwischen einer Variablen und mehreren erkl\u00e4renden Variablen her. 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