Regressionbaserad

Regressionbaserad är ett begrepp inom statistik och dataanalys som hänvisar till metoder och angreppssätt som bygger på regressionsanalys. En regressionbaserad modell syftar till att beskriva hur en eller flera oberoende variabler förklarar variationen i en beroende variabel, samt att möjliggöra prediktion, uppskattning eller inferens om dessa relationer. Modellerna utgår ofta från ett antaget samband mellan variablerna och används för att kvantifiera effekter och förutse utfall i nya data.

Vanliga regressionsbaserade metoder inkluderar linjär regression för kontinuerliga utfall, logistisk regression för binära utfall, Poisson- och negativ binomial regression för räkneutfall, samt generaliserade linjära modeller (GLM) som breddar till olika fördelningar. Mer avancerade varianter innefattar regressionsbaserad regularisering (Ridge, Lasso, Elastic Net) för hantering av multikollinearitet och överanpassning, samt icke-linjära eller smidiga relationer genom polynomregression eller generaliserade additive modeller (GAM).

Användningsområden förekommer inom ekonometrik, medicin, samhällsvetenskap, miljövetenskap och teknik, där regressionsbaserade modeller används för prognoser, effektuppskattningar, riskbedömningar och tolkningar av relationer mellan variabler över tid eller i rumsliga mönster.

Fördelar inkluderar tolkbarhet och relativt låg kravprofil på data jämfört med mer komplexa modeller. Begränsningar innebär antaganden om linearitet, oberoende och homoskedasticitet, samt risk för misspecifikation och multikollinearitet. Utvärdering görs ofta med RMSE, MAE, R2 och korsvalidering för att bedöma generalisering. Planering av regressionsbaserade studier kräver noggrann dataförberedelse, hantering av saknade värden och val av lämplig modell.