7. Multiple regressieanalyse: associatiemodellen en predictiemodellen

Bij multiple regressieanalyse worden meerdere onafhankelijke variabelen tegelijk geanalyseerd. Hierbij moet onderscheid worden gemaakt tussen associatiemodellen en predictiemodellen. Het doel van een associatiemodel is om de relatie tussen een uitkomstvariabele en één centrale onafhankelijke variabele zo goed mogelijk te schatten. Het doel van een predictiemodel daarentegen is om een bepaalde uitkomst zo goed mogelijk te voorspellen door een aantal onafhankelijke variabelen. Voor zowel het maken van een associatiemodel als een predictiemodel zijn verschillende procedures beschikbaar en het is belangrijk om te weten dat verschillende procedures tot verschillende resultaten kunnen leiden. Een groot deel van dit hoofdstuk gaat over kwaliteitsindicatoren voor predictiemodellen. Voor de kwaliteit van een predictiemodel wordt onderscheid gemaakt tussen interne kwaliteit (hoe goed het model past bij de data) en externe validiteit (hoe goed het model zich gedraagt in een externe dataset). In het laatste deel van het hoofdstuk wordt machine learning kort geïntroduceerd.