Modellierung ist der Prozess, bei dem ein mathematisches oder statistisches Modell entwickelt wird um die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen in einem Datensatz zu beschreiben. In der Gleichung "Daten = Modell + Rest" repräsentiert das Modell den systematischen Teil der Daten, der durch bekannte Beziehungen und Strukturen erklärt werden kann. Der Rest (auch als Fehler oder Residuum bezeichnet) umfasst die zufälligen oder unerklärten Anteile der Daten, die nicht durch das Modell erfasst werden können. Modellierung umfasst mehrere Schritte: 1. **Datenvorbereitung**: Sammeln und Bereinigen der Daten, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind. 2. **Modellauswahl**: Bestimmen des geeigneten Modells, das die Beziehungen in den Daten am besten beschreibt (z.B. lineare Regression, logistische Regression, Zeitreihenmodelle). 3. **Parameterabschätzung**: Schätzen der Parameter des Modells, um die beste Anpassung an die Daten zu finden. 4. **Modellvalidierung**: Überprüfen des Modells auf seine Genauigkeit und Generalisierbarkeit, oft durch Techniken wie Kreuzvalidierung. 5. **Interpretation**: Analysieren und Interpretieren der Ergebnisse, um sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Das Ziel der Modellierung ist es, ein möglichst genaues und nützliches Abbild der Realität zu schaffen, das zur Vorhersage, Erklärung oder Entscheidungsfindung verwendet werden kann.