Schatting pakketpunten per PC4

Hoeveel pakketpunten zou er in een postcodegebied zitten op basis van bevolking, welvaart, stedelijkheid en voorzieningen? Deze pagina toont het Python-gefitte basismodel, een live-herberekenbaar maatwerkmodel, en alle statistische controles die je nodig hebt om te beoordelen of een variabele echt iets toevoegt.

Nederland-breed basismodel

Regressiemodel voor verwachte pakketpunten per PC4

OLS-regressie op alle 4.048 Nederlandse PC4-gebieden (inwoners ≥ 10, oppervlakte ≥ 0,05 km²).

pakketpunten = 0.307 + 0.000835 × inwoners + 0.053 × km²
R² = 0.439 · ≈ +0.84 pakketpunten per 1 000 inwoners · +0.05 per extra km²

PC4-niveau R² is lager dan het gemeentelijke model (~0.87) — kleinere, ruisiger geografieën — maar geeft bruikbare verwachtingswaarden per postcode. Δ = werkelijk − voorspeld; negatieve Δ betekent minder pakketpunten dan op basis van inwoners en oppervlakte verwacht. Pijnpunt-PC4s zijn rood gemarkeerd.

Zelf een model bouwen

Kies variabelen voor de regressie

Vink variabelen aan om ze aan het OLS-model toe te voegen. De fit draait live in je browser op alle PC4-gebieden waarvoor elke gekozen variabele bekend is. Gebruik de VIF-kolom om multicollineariteit in de gaten te houden — waardes boven 5 betekenen dat twee variabelen sterk op elkaar lijken.

SnelkeuzeVoor volledige leaderboard: scripts/find_best_model.py
Omvang & ruimte
Inkomen & welvaart (CBS 2022)
SES-WOA (CBS 2022, incl. studenten)
Stedelijkheid & bevolking
Voorzieningen & bereikbaarheid
Verkeer & logistiek (NDW)
Verkeersveiligheid (BRON 2022-2024)
R² = 0.4388
ΔR² t.o.v. basis (pop + area) = +0.0000
n = 4.048van 4.048 PC4s
intercept = 0.307
pakketpunten = 0.307 + 8.351e-4 × Inwoners + 0.0533 × Oppervlakte (km²)
VariabeleCoëfficiëntEffect op pakketpuntenVIFActie
Inwoners+8.351e-4
+0.00084/ eenheid
+0.835/ 1 000
1.00
Oppervlakte (km²)+5.325e-2
+0.053/ eenheid
+53.25/ 1 000
1.00
Interpretatie · per variabele, na controle voor de andere variabele
  • Inwoners: +1 000 inwoners +0,84 pakketpunten.
  • Oppervlakte (km²): +1 km² extra oppervlakte +0,053 pakketpunten.

Lees als: “wanneer alle andere variabelen gelijk blijven en alléén deze met het genoemde bedrag verandert, verandert de voorspelde pakketpuntenwaarde met het getal achter de pijl.” Positieve coëfficiënten (groen) zeggen niet dat deze variabele pakketpunten veroorzaakt — alleen dat beide samen voorkomen in de data.

VIF > 5: twee variabelen dragen overlappende informatie (geel). VIF > 10: sterk problematisch (rood) — één van beide kan beter uit het model. De rode “Droppen”-knop verschijnt automatisch wanneer een variabele statistisch niet significant is of weinig R² bijdraagt; hover over de knop voor de onderbouwing.