Wählen Sie ein Modell, das zur Datenstruktur passt. Achten Sie darauf, Annahmen wie Linearität oder Normalverteilung zu überprüfen. Je sauberer die Vorarbeit, desto präziser die Restwertanalyse.
Rezept: Residuenanalyse – Schritt für Schritt zum besseren Modell
Miriam Berger
18. März 2026
9 von 10 Modellen zeigen im ersten Test Restwerte, die Hinweise auf Signal oder Störung liefern. Wer Residuen richtig analysiert, erkennt verdeckte Zusammenhänge und schärft die Bewertung von Prognosemodellen. Dieses Rezept führt Schritt für Schritt durch die Residuenanalyse – mit Tipps, wie Analysten typische Fehlerquellen erkennen und vermeiden.
Residuenanalyse ist das Werkzeug, wenn es darum geht, Modelle kritisch zu prüfen und Verbesserungen gezielt umzusetzen. Wer Restwerte auswertet, erkennt Fehlerquellen, die im Gesamtergebnis verborgen bleiben. Diese Methode hilft, die Zuverlässigkeit von Prognosen zu steigern und Störsignale frühzeitig zu erkennen. Wir zeigen die wichtigsten Zutaten und führen Schritt für Schritt durch den Analyseprozess – für alle, die datenbasierte Entscheidungen auf ein solides Fundament stellen wollen.