  Regression models are increasingly built using datasets which do not follow a
design of experiment. Instead, the data is e.g. gathered by an automated
monitoring of a technical system. As a consequence, already the input data
represents phenomena of the system and violates statistical assumptions of
distributions. The input data can show correlations, clusters or other
patterns. Further, the distribution of input data influences the reliability of
regression models. We propose criteria to quantify typical phenomena of input
data for regression and show their suitability with simulated benchmark
datasets.
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  Regressionen werden zunehmend auf Datens\"atzen angewendet, deren
Eingangsvektoren nicht durch eine statistische Versuchsplanung festgelegt
wurden. Stattdessen werden die Daten beispielsweise durch die passive
Beobachtung technischer Systeme gesammelt. Damit bilden bereits die
Eingangsdaten Ph\"anomene des Systems ab und widersprechen statistischen
Verteilungsannahmen. Die Verteilung der Eingangsdaten hat Einfluss auf die
Zuverl\"assigkeit eines Regressionsmodells. Wir stellen deshalb
Bewertungskriterien f\"ur einige typische Ph\"anomene in Eingangsdaten von
Regressionen vor und zeigen ihre Funktionalit\"at anhand simulierter
Benchmarkdatens\"atze.
