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Lineare Regression

Zuletzt aktualisiert am Montag, 29. April 2024.

 

Definition:

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Die lineare Regression ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Dabei wird versucht, eine Gerade zu finden, die am besten die Beziehung zwischen den Variablen beschreibt, um Vorhersagen oder Erklärungen basierend auf den Daten zu treffen.

Das Konzept der Linearen Regression in der Kognitionswissenschaft

Was ist Lineare Regression?

Die Lineare Regression ist ein statistisches Verfahren, das in der Kognitionswissenschaft und der Kognitiven Linguistik häufig angewendet wird. Es hilft Forschenden, Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu analysieren und Vorhersagen über diese Beziehungen zu treffen.

Wie funktioniert Lineare Regression?

Bei der Linearen Regression wird eine abhängige Variable durch eine oder mehrere unabhängige Variablen vorhergesagt. Das Ziel besteht darin, eine Gerade zu finden, die die Beziehung zwischen den Variablen am besten darstellt. Diese Gerade wird als Regressionsgerade bezeichnet.

Anwendung in der Kognitionswissenschaft

In der Kognitionswissenschaft wird Lineare Regression häufig verwendet, um beispielsweise die Beziehung zwischen kognitiven Fähigkeiten und bestimmten Verhaltensweisen zu untersuchen. Forschende können mithilfe der Linearen Regression Vorhersagen darüber treffen, wie sich eine Veränderung in einer Variable auf eine andere Variable auswirken könnte.

Zusammenfassung

Die Lineare Regression ist ein wertvolles statistisches Werkzeug in der Kognitionswissenschaft und der Kognitiven Linguistik, da sie Forschenden hilft, komplexe Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und Vorhersagen über diese Beziehungen zu treffen.

 

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