regressioita

Regressioita on termi, jota käytetään useilla tieteenaloilla kuvattaessa paluuta aiempaan tilaan tai kehitysvaiheeseen sekä tilastollisessa mielessä että muissa yhteyksissä. Yleisintä on tilastollinen regressioanalyysi, jossa riippuva muuttuja selitetään yhdellä tai useammalla selittäjällä.

Tilastollisessa regressiossa mallinnetaan Y riippuva muuttuja seuraavasti: Y = β0 + β1X1 + ... + βkXk + ε. Oletukset vaihtelevat mallin mukaan, mutta tavallisessa lineaarisessa mallissa oletetaan lineaarisuus, riippumattomuus, homoskedasticisuus ja normaalijakautuneet residuutit. Kertoimet estimaatio tehdään pienimmän neliön menetelmällä tai muihin estimointikeinoihin, ja mallin sovitus arvioidaan R-squared‑arvolla, F-testillä sekä jäännösten tarkastelulla. Käyttökohteita ovat ennustaminen, vaikutusten tulkinta ja riskien hallinta. Monimutkaisemmissa malleissa voidaan huomioida multikollineaarisuus, heteroskedasticisuus ja autokorrelaatio.

Erilaisia regressiotyyppejä ovat lineaarinen regressio, logistinen regressio (binääriset tulokset), Poisson- ja negatiivisen binomijakauman regressiot sekä laajennetut lineaariset mallit. Lisäksi voidaan soveltaa säännöllistämistä kuten ridge- ja Lasso-regressiota sekä ei-lineaarisia muodonmuutoksia polynomisen regression tai spline- regressioiden avulla. Mallien valinta ja validointi tehdään usein ristiinvalintamenetelmin ja tietojen jakamisella opetus- ja testiaineistoihin.

Psykologiassa ja psykiatriassa regressio viittaa defenssiiviseen mekanismiin, jossa yksilö palaa tilapäisesti aiempaan kehitysvaiheeseensa sopeutuakseen stressiin tai ahdistukseen. Tämä voi ilmetä esimerkiksi lapsellistumisena, toiminnan vastauksena menetykseen tai traumaan.

Regressioita käytetään laajasti sekä tieteellisessä tutkimuksessa että sovelluksissa. Eri konteksteissa termi viittaa sekä tilastollisiin malleihin että psykologisiin ilmiöihin, joiden ymmärtäminen edellyttää tarkkaa määrittelyä ja oikeanlaisten menetelmien valintaa.