Lineare Regression ist ein Werkzeug, das wir verwenden, um zu verstehen, wie zwei Daten miteinander verbunden sind. Wir nehmen an, dass es eine lineare Beziehung zwischen ihnen gibt, was bedeutet, dass, wenn sich eine Sache ändert, die andere Sache in einer gleichbleibenden Art und Weise ändert.
Lineare Regression ist ein statistisches Modell, das verwendet wird, um eine lineare Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu ermitteln. Dabei wird eine Regressionsgerade erstellt, die am besten die Beziehung zwischen den Variablen beschreibt. Die Regressionsgerade wird dann verwendet, um neue Werte der abhängigen Variablen anhand der Werte der unabhängigen Variablen vorherzusagen. Lineare Regression ist ein nützliches Werkzeug, um Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen und um Vorhersagen über zukünftige Werte zu treffen.
Zwei Beispiele für Lineare Regression
Ein Beispiel für die Anwendung von Linearer Regression in der Statistik ist die Untersuchung der Beziehung zwischen dem Alter eines Autos und seinem aktuellen Marktwert. In diesem Fall wäre das Alter des Autos die unabhängige Variable und der Marktwert die abhängige Variable. Wir könnten eine Menge von Autos unterschiedlichen Alters und Marktwerten sammeln und dann eine lineare Regression verwenden, um die Regressionsgerade zu erstellen, die am besten die Beziehung zwischen Alter und Marktwert beschreibt. Anschließend könnten wir diese Gerade verwenden, um den Marktwert von Autos zu schätzen, die wir noch nicht untersucht haben, indem wir ihr Alter als Eingabe verwenden.
Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von Linearer Regression in der Statistik ist die Untersuchung der Beziehung zwischen dem Einkommen einer Person und ihrem Bildungsgrad. In diesem Fall wäre der Bildungsgrad die unabhängige Variable und das Einkommen die abhängige Variable. Wir könnten Daten von vielen verschiedenen Personen sammeln und dann eine lineare Regression verwenden, um die Regressionsgerade zu erstellen, die am besten die Beziehung zwischen Bildungsgrad und Einkommen beschreibt. Wie im vorigen Beispiel verwenden wir die Gerade, um das Einkommen von Personen zu schätzen, die wir noch nicht untersucht haben, indem wir ihren Bildungsgrad als Eingabe verwenden.
Lineare Regression im Machine Learning
Lineare Regression spielt im Machine Learning eine große Rolle. Eine Beispielimplementation sehen wir uns in einem späteren Blog-Post an.