Regressionskoeffizient

11. November 2022 R 0

Regressionskoeffizient (regression coefficient), bei einer linearen Regression bezeichnet der Koeffizient a den Abstand vom Schnittpunkt der Regressionslinie mit der Ordinate vom Koordinationsursprung, der Koeffizient b die Steigung der Regressionslinie. →Regression

Allgemein sieht die Regressionsgleichung der einfachen linearen Regression mit unstandardisierten Koeffizienten so aus: 

\hat y = bx+a

Der Regressionskoeffizient b gibt dabei an, um wie viele Einheiten der Wert des Kriteriums ansteigt oder abfällt, wenn der Prädiktor um 1 größer wird. Die Regressionskonstante a sagt hingegen aus, welchen Wert das Kriterium annimmt, wenn der Prädiktor gleich 0 ist (https://studyflix.de/statistik/regressionskoeffizienten-2148 – Zugriff 11.11.22).

Beispiel: Bei statistischen Auswertungen von Trainingsdaten sollen Zusammenhänge zwischen zwei oder mehreren Variablen beschrieben werden. Wir haben in einer Trainingsgruppe Schwimmer mit unterschiedlichem Leistungsniveau über 100m Freistil. Wir betrachten das als abhängige Variable (Zielvariable). Interessant ist nun, ob diese durch Faktoren wie Körperhöhe oder Maximalkraft der Sportler beeinflusst wird. Diese Variablen (Körperhöhe, Maximalkraft) werden unabhängige Variablen (Einflussvariablen) genannt. Der Zusammenhang zwischen Zielvariable und Einflussvariablen kann mittels Regressionskoeffizienten statistisch bestimmt werden.

Mehr zum Thema: https://datatab.de/tutorial/lineare-regression – Zugriff 11.11.22


Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert