Mehrere Prädiktoren gleichzeitig
Stell dir vor: Du willst Hauspreise vorhersagen. Mit einer einzigen Variable (Wohnfläche) kommst du auf R² = 0.6. Aber Preise hängen ja auch vom Baujahr, der Lage, der Anzahl Zimmer ab. Bezieht man all das gleichzeitig ein, springt R² auf 0.85+. Das ist die Macht der multiplen Regression.
Einfache Regression: ŷ = a + b·x. Multiple Regression:ŷ = a + b₁·x₁ + b₂·x₂ + ... + bₖ·xₖ. Mehrere unabhängige Variablen — eine abhängige.
Was du in diesem Kurs lernstMultiples Modell verstehen, Koeffizienten korrekt interpretieren, R² vs. Adjusted R², Multikollinearität erkennen, Modellauswahl (welche Variablen drin behalten?).