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Die Modellselektion ist der Bereich der Statistik, welcher Wissenschaftlern eine M鐷lichkeit bietet ein Modell für die Analyse von Rohdaten zu geben. Dabei ist die Wahl eins geeigneten Modells entscheidend, da mit der Wahl eines geeigneten Modells die jeweilige Theorie einer wissenschaftlichen Forschung unterstützt werden kann. In der wissenschaftlichen Praxis stehen hierfür diverse Ans酹ze zur Verfügung. Die Modellselektion bietet, mit diversen Ans酹zen, einen Anhaltspunkt, wie Modelle selektiert werden k霵nen, um die vorhandenen Daten zu analysieren und in der Folge die Theorie zu verifizieren bzw. falsifizieren. Hierbei stehen Wissenschaftlern diverse Ans酹ze und Selektionskriterien zur Verfügung, welche die Wissenschaftler dabei unterstützen k霵nen, ein geeignetes Modell für die Analyse der Daten zu selektieren. Die Selektion kann dabei mittels Tests und der Richtung der Modellselektion, mittels diversen mittels Shrinkageans酹zen oder auf Basis eines Informationskriteriums erfolgen. Die Wahl eines Informationskriteriums findet in der Folge Anwendung in einer Regressionsanalyse. Dabei stehen dem Wissenschaftler diverse univariate und multivariate Regressionsmodelle zur Verfügung. Falls die Daten von Kollinearit酹 gekennzeichnet sind, sollten Verfahren, wie die Ridge Regression oder die LASSO Regression den linearen Regressionsmodellen bevorzugt werden.
