Modellieren mit Daten im Tidyverse

In diesem Kapitel lernst du einige Hintergrundtheorien und Begriffe zum Modellieren kennen – insbesondere den allgemeinen Modellierungsrahmen, den Unterschied zwischen Modellieren zur Erklärung und zur Vorhersage sowie das Modellierungsproblem. Außerdem startest du mit deiner ersten explorativen Datenanalyse – ein entscheidender erster Schritt vor jeder formalen Modellierung.

Mit deinem Verständnis des allgemeinen Modellierungsrahmens behandeln wir in diesem Kapitel die einfache lineare Regression. Dabei hältst du es übersichtlich und modellierst die Zielvariable y als Funktion einer einzelnen erklärenden/Vorhersagevariable x. Wir verwenden sowohl numerische als auch kategoriale x‑Variablen. Die Zielvariable in diesem Kapitel sind Lehrbewertungswerte von Dozierenden an der University of Texas in Austin.

Im vorherigen Kapitel hast du die einfache Regression mit entweder einer numerischen oder einer kategorialen Prädiktorvariable kennengelernt. Aber warum sollten wir uns auf nur eine Variable zur Begründung/Vorhersage beschränken? Du erweiterst nun die einfache Regression zur multiplen Regression, die es ermöglicht, mehr als eine erklärende oder Vorhersagevariable in deine Modelle aufzunehmen. Du modellierst Hauspreise mit einem Datensatz von Häusern aus der Metropolregion Seattle, WA.

In den vorherigen Kapiteln hast du verschiedene Modelle angepasst, um eine interessierende Zielvariable zu erklären oder vorherzusagen. Doch woher wissen wir, welche Modelle wir wählen sollen? Mit Maßen zur Modellbewertung kannst du beurteilen, wie gut ein erklärendes Modell zu einem Datensatz „passt“ oder wie genau ein Vorhersagemodell ist. Auf Grundlage dieser Maße lernst du Kriterien kennen, um zu bestimmen, welche Modelle „am besten“ sind.