So lesen Sie Ihre Ergebnisse

Nach dem Ausführen der Regression zeigt der Ergebnis-Tab mehrere Kennzahlen:

  • — wie gut das Modell passt (0 bis 1; höher ist besser)
  • Koeffizienten — wie stark jede Variable das Ergebnis pro Einheit verändert
  • p-Werte — ob eine Variable statistisch signifikant ist (p < 0,05 = signifikant)
  • Residuen — Differenz zwischen Vorhersage und Istwert
  • RMSE — mittlerer Vorhersagefehler in Originaleinheiten
Allgemeine R²-Orientierung:
  • R² > 0,8 → starkes Modell
  • R² 0,6–0,8 → für Industriedaten akzeptabel
  • R² < 0,6 → Transformationen probieren oder mehr Daten sammeln
Residuen sollten wie Zufallsrauschen aussehen — jedes Muster bedeutet, dass dem Modell etwas fehlt.
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Probieren Sie: Regression ausführen → R² und RMSE in den Kennzahlkarten lesen → den p-Wert jedes Koeffizienten in der Tabelle prüfen. Ein p-Wert > 0,05 deutet darauf hin, dass diese Variable möglicherweise nichts beiträgt.
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