Korrelation beschreibt Richtung und Stärke eines statistischen Zusammenhangs zwischen Variablen. Regression modelliert, wie eine Zielvariable mit einer oder mehreren erklärenden Variablen zusammenhängt, und kann für Schätzung oder Prognose eingesetzt werden.
Ein Zusammenhang beweist nicht, dass eine Variable die andere verursacht. Drittvariablen, umgekehrte Wirkungsrichtung und Auswahlverzerrungen können Ergebnisse erklären. Für Kausalaussagen sind zusätzliche Annahmen oder Forschungsdesigns erforderlich.
Prognosen sollten an Daten außerhalb der Schätzstichprobe geprüft werden. Modellform, Datenqualität, Unsicherheit und Gültigkeitsbereich sind anzugeben; historische Zusammenhänge müssen sich nicht fortsetzen.
Quellen und Prüfstand
Inhaltlich überarbeitet am 2026-10-13. Definition, Abgrenzung und Rechenbeispiel geprüft.