Prädiktorvariablen

Prädiktorvariablen sind Variablen, die in statistischen Modellen verwendet werden, um die Ausprägung einer abhängigen Variable zu erklären oder vorherzusagen. Sie werden oft auch als unabhängige Variablen oder Erklärungsvariablen bezeichnet. In der Praxis können Prädiktorvariablen sowohl quantitativer als auch qualitativer Natur sein; kategoriale Merkmale werden häufig durch Dummy-Codierung in das Modell eingebunden.

In der linearen Regression erscheinen die Prädiktorvariablen als x1, x2, …; die Koeffizienten geben an, wie sich die abhängige Variable bei einer Veränderung der jeweiligen Prädiktorvariablen verändert, während andere Variablen konstant gehalten werden. Prädiktorvariablen können kontinuierlich, diskret oder binär sein. Zur Abbildung nichtlinearer Zusammenhänge werden Polynomterme oder Interaktionstermen eingeführt; auch zeitliche Lags können als Prädiktoren dienen.

Vor der Modellierung erfolgt oft eine Variablenselektion und -kodierung. Wichtige Aspekte sind Multikollinearität, ausreichende Stichprobengröße und das richtige Handling von fehlenden Werten. Zur Kontrolle der Modellkomplexität kommen regelmäßigisierungstechniken wie Lasso oder Ridge zum Einsatz, um die Interpretierbarkeit zu verbessern und Überanpassung zu vermeiden. Gelegentlich werden auch Transformations- oder Interaktionsmöglichkeiten geprüft, um die Modellgüte zu erhöhen.

Prädiktorvariablen spielen eine zentrale Rolle in Statistik, Ökonometrie, Sozialwissenschaften und maschinellem Lernen. Sie ermöglichen es, Zusammenhänge zwischen Merkmalen und dem Ziel zu verstehen, Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu unterstützen. Dabei ist es wichtig, Kausalität von Korrelation zu unterscheiden, Messfehler zu berücksichtigen und potenzielle Verzerrungen zu erkennen.