regresiniais

Regresiniai yra terminas, naudojamas lietuvių statistikoje apibūdinti regresinės analizės metodų ir modelių rinkinį, skirtą suprasti priklausomąjį kintamąjį, remiantis vienu ar daugiau nepriklausomų kintamųjų. Regresiniai modeliai siekia apibūdinti, kaip priklausomasis kintamasis keičiasi priklausomai nuo kintamųjų įtakos, ir dažnai naudojami prognozėms bei trendų įvertinimui.

Dažniausiai pasitaikantys regresijos tipai apima linijinę regresiją, kuri modeliuoja tiesiąją liniją tarp kintamųjų; logistinę regresiją, taikomą nukrypimų į binarinį rezultatą analizėje; taip pat nenelinearią regresiją ir išplėstines linijines modelių formas, tokias kaip bendroji linijinė modelio klasė (GLM). Regresijai naudojami metodai apima paprastąją kvadratinę paklaidų (OLS) minimizaciją bei tikėtinumo ar Bayeso metodus, priklausomai nuo duomenų pobūdžio ir tikslų.

Daug dėmesio skiriama tikslumo ir patikimumo nustatymams: regresGrounds darbas reikalauja numatytųjų prielaidos, tokių kaip linijinis santykis, nepriklausomumas, homoskedastiškumas ir, kai reikia, normalioji klaidų skirsttis. Diagnostikai dažnai naudojami likučių skaitiniai vaizdai ir diagnostiniai grafikai; multicollinearumas bei heteroskedastiškumas gali paveikti įžvalgas ir įtikinamumą.

Regresiniai modeliai laikomi galingais prognozuojamais ir įžvalūs, tačiau jie įspėja apie asociacijos pobūdį, o ne tiesioginę priežastingumo priežastį. Juos taikant svarbu suprasti duomenų ribotumus, atlikti tinkamas validacijas ir išvadas paremti patikimomis priemonėmis. See also: regresija, statistinė modeliavimas, prognozavimas.