Regressionsanalyse — Modell I

Zusammenfassung

Die Regressionsanalyse (Modell I), die in diesem Abschnitt ausführlich beschrieben wird, geht von der Aufgabenstellung aus, sogenannte „einseitige” stochastische Abhängigkeiten (das heißt stochastische Ursache-Wirkung-Beziehungen) durch Funktionen zu beschreiben. Konkrete Beispiele derartiger stochastischer Abhängigkeiten sind die Abhängigkeit eines Ernteertrags von der durchschnittlichen Niederschlagsmenge im Monat Mai, die Abhängigkeit der Lösbarkeit einer chemischen Substanz von der Temperatur des Lösungsmittels oder auch die Abhängigkeit des Abnutzungsgrades eines PKW-Reifens von der Anzahl der gefahrenen Kilometer. Die betrachteten einseitigen stochastischen Zusammenhänge können dabei sowohl ihrer Natur nach zufälligen Charakter tragen — wie das beim erstgenannten Beispiel der Fall ist — als auch einen z. B. durch Meßfehler gestörten funktionalen Zusammenhang darstellen — wie etwa beim zweiten Beispiel. In jedem Fall wird hier von der Aufgabenstellung ausgegangen, eine Formulierung des betrachteten stochastischen Zusammenhangs mittels einer Funktion anzugeben. Dabei werden auch Abhängigkeiten der Ergebnisgröße von mehreren Einflußgrößen betrachtet, wie etwa die Ausbeute bei einem chemischen Prozeß von bestimmten Reaktionsparametern, wie Druck, Konzentrationsverhältnisse, Temperatur u. a. m.