Regressioanalyysia

Regressioanalyysi on tilastollinen menetelmä, jota käytetään tutkimaan riippuvan muuttujan ja yhden tai useamman selittävän muuttujan välistä suhdetta. Tavoitteena on mallintaa, kuinka selittävät muuttujat vaikuttavat riippuvaan muuttujaan, ja ennustaa riippuvan muuttujan arvoja annettujen selittävien muuttujien perusteella. Yksinkertaisimmassa muodossaan, lineaarisessa regressiossa, oletetaan, että riippuvan ja selittävän muuttujan välinen suhde on suoraviivainen. Malli määritetään yleensä pienimmän neliösumman menetelmällä, joka minimoi todellisten arvojen ja mallin ennustamien arvojen välisten erotusten neliöiden summan.

Regressioanalyysiä voidaan käyttää monenlaisissa sovelluksissa. Se auttaa ymmärtämään esimerkiksi, miten mainoskulut vaikuttavat myyntiin, miten opiskelijan opiskeluajan pituus vaikuttaa hänen tenttitulokseensa tai miten ilmakehän hiilidioksidipitoisuus korreloi globaalin lämpötilan kanssa. Moniulotteinen regressioanalyysi mahdollistaa useamman kuin yhden selittävän muuttujan huomioimisen samanaikaisesti, mikä tekee mallista realistisemman ja kattavamman. Analyysin tulosten tulkinta sisältää muun muassa regressiokertoimien merkitsevyyden arvioinnin ja mallin selitysvoiman arvioinnin esimerkiksi R-neliön avulla. On tärkeää huomioida regressioanalyysin oletukset, kuten muuttujien välinen lineaarisuus ja virhetermin normaalijakautuneisuus, jotta saadaan luotettavia tuloksia.