Lineare Regression und Korrelation
Hier wird es richtig spannend! Die lineare Regression hilft dir dabei, Vorhersagen zu treffen. Du suchst eine Gerade, die deine Datenpunkte am besten beschreibt, nach der Formel y = bx + a.
Der Korrelationskoeffizient r zeigt dir, wie stark zwei Merkmale zusammenhängen. Liegt r nahe bei 1, steigen beide Merkmale zusammen. Liegt r nahe bei -1, steigt das eine, während das andere fällt. Bei r nahe 0 gibt es praktisch keinen Zusammenhang.
Wichtig zu wissen: |r| ≥ 0,8 bedeutet hohe Korrelation, 0,3 ≤ |r| < 0,8 ist schwache Korrelation. Aber Vorsicht - Korrelation bedeutet nicht automatisch Ursache-Wirkung! Manchmal sind es andere Faktoren, die den scheinbaren Zusammenhang erklären.
Achtung: Eine hohe Korrelation zwischen Eisverkäufen und Sonnenbränden bedeutet nicht, dass Eis Sonnenbrand verursacht - beide hängen von der Temperatur ab!