Eine Prädiktorvariable, auch bekannt als Vorhersagevariable oder Eingangsvariable, ist in der Statistik eine Variable, mit der die Werte einer anderen Variable, der Zielvariable genannt, vorhergesagt werden können. Die Vorhersagevariable wird auch als unabhängige Variable bezeichnet, da sie normalerweise die Variable ist, die den Einfluss auf die Zielvariable hat. Die Zielvariable, auch abhängige Variable genannt, ist die Variable, deren Werte vorhergesagt werden sollen.
Ein Beispiel für die Nutzung von Prädiktorvariablen wäre, das Einkommen einer Person anhand ihres Bildungsgrads vorherzusagen. Dabei gilt der Bildungsgrad als Prädiktorvariable und das Einkommen als Zielvariable. Die Prädiktorvariable wird benutzt, um ein Modell zu bilden, das das Einkommen abhängig vom Bildungsgrad prognostizieren kann.
In manchen Fällen können mehrere Prädiktorvariablen verwendet werden, um die Werte der Zielvariable vorherzusagen. Dies bezeichnet man als mehrdimensionale Regression. In solchen Situationen wird ein Schema generiert, das anhand mehrerer voraussagender Variablen die Endvariable prognostizieren kann.
Die Vorhersagegenauigkeit hängt meistens von der Stärke der Beziehung zwischen der Prädiktor- und der Zielvariablen ab. Eine starke Beziehung bedeutet, dass die Werte der Prädiktorvariable die Werte der Zielvariable gut erklären können.
In der Statistik werden unterschiedliche Analysemethoden genutzt, um die Beziehung zwischen den Variablen zu untersuchen und Vorhersagemodelle zu erstellen. Einige Beispiele für diese Methoden sind lineare Regression, logistische Regression und lineare Diskriminanzanalyse.
Prädiktorvariablen spielen insgesamt eine wichtige Rolle in vielen Bereichen, in denen Prognosen für zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse erforderlich sind, wie beispielsweise in Wirtschaft, Medizin und Sozialwissenschaften. Sie helfen dabei, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen und Vorhersagemodelle zu erstellen, die bei der Entscheidungsfindung unterstützen.