Was sind die Schwächen des Regressionsverfahrens im Mietspiegel?

Das Regressionsverfahren zur Erstellung von Mietspiegeln hat einige Schwächen:

1. **Datenabhängigkeit**: Die Genauigkeit der Ergebnisse hängt stark von der Qualität und Quantität der verwendeten Daten ab. Unvollständige oder verzerrte Daten können zu fehlerhaften Schätzungen führen.

2. **Modellannahmen**: Regressionsanalysen basieren auf bestimmten Annahmen (z.B. Linearität, Homoskedastizität). Wenn diese Annahmen nicht erfüllt sind, kann dies die Ergebnisse negativ beeinflussen.

3. **Multikollinearität**: Wenn unabhängige Variablen stark korreliert sind, kann dies die Schätzung der Regressionskoeffizienten instabil machen und die Interpretation der Ergebnisse erschweren.

4. **Überanpassung**: Bei der Verwendung komplexer Modelle besteht die Gefahr, dass das Modell zu stark an die Trainingsdaten angepasst wird, was die Vorhersagegenauigkeit auf neuen Daten verringert.

5. **Nicht erfasste Variablen**: Wichtige Einflussfaktoren, die nicht in das Modell aufgenommen werden, können zu verzerrten Ergebnissen führen, da sie die abhängige Variable beeinflussen, aber nicht berücksichtigt werden.

6. **Raum- und Zeitvariabilität**: Mietpreise können stark von lokalen Gegebenheiten und zeitlichen Veränderungen abhängen, die in einem Regressionsmodell möglicherweise nicht ausreichend erfasst werden.

Diese Schwächen sollten bei der Interpretation von Mietspiegeln, die auf Regressionsverfahren basieren, berücksichtigt werden.