Regressionsbaserede

Regressionsbaserede metoder refererer til statistiske tilgange, der bygger på regression til at beskrive forholdet mellem en eller flere uafhængige variabler og en afhængig variabel. Hovedideen er, at ud fra observationer kan man estimere, hvordan ændringer i de uafhængige variabler påvirker udfaldet, og bruge modellen til forudsigelse eller fortolkning.

De mest almindelige modeller er lineær regression for kontinuerte udfald og logistisk regression for binære udfald. Ud over disse findes modeller til tælledata (Poisson eller negativ binomial) og overlevelsesanalyse (Cox-regression). Ved høj dimensionalitet anvendes regulariseringsteknikker som ridge, lasso og elastic net for at forbedre generalisering og håndtere multikollinearitet.

Fordele ved regressionsbaserede metoder inkluderer enkelhed, gennemsigtighed og fleksibilitet til at kontrollere for konfoundere. Begrundelserne omfatter antagelser om linearitet, homoskedasticitet og korrekt specificerede modeller; skæve eller uafklarede confounders kan give skæve estimater. Modellens anvendelse bør baseres på teoretiske overvejelser og dataens karakter.

Regressionsbaserede analyser bruges bredt i medicin, samfundsvidenskab, økonomi og naturvidenskab til estimering af effekter, forudsigelser og beslutningsstøtte. I causal inference tages ofte yderligere skridt som kontrol for confounding, propensity score-metoder eller instrumentvariable til identifikation, for at gøre resultater mere troværdige.

Samlet set udgør regressionsbaserede metoder en kernekomponent i statistisk analyse og dataforskning, og de dækker et spektrum fra simple til komplekse modeller og integrerede beslutningsprocesser.