MS Excel
Regression und Korrelation

Die Abhängigkeit zwischen Merkmalen eines Objektes wird mit der Korrelationsanalyse und der Regressionsanalyse untersucht. Die Korrelation kann mithilfe des Korrelationskoeffizienten mögliche Zusammenhänge zwischen zwei oder mehr Parametern aufdecken.

Der (empirische) Korrelationskoeffizient (oder auch Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient) ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen den Parametern.

Die Regressionsanalyse ermittelt einen funktionalen (häufig linearen) Zusammenhang zwischen zwei Parametern, sodass man in einer (Geraden-) Gleichung ein Modell für die Vorhersage neuer Werte erhält.

Das Tabellenkalkulationsprogramm MS Excel bietet die Möglichkeit, den Abhängigkeiten zwischen bi- oder multivariaten Datensätzen durch Datenanalyse-Funktionen auf den Grund zu gehen.

Diese Kurzreferenz stellt Ihnen wichtige Formeln zur Analyse empirischer Daten mit MS Excel vor.

Herzlich willkommen zur Comelio MS-Excel-Kurzreferenz zum Thema Deskriptive (Beschreibende) Statistik – Korrelation und Regression, die Sie hoffentlich in den ersten Wochen, in denen Sie statistische Kenntnisse erwerben, als Bildschirmhintergrund verwenden oder ausgedruckt neben Ihre Tastatur legen können.