regressioonil

Regressioon on statistiline meetod, mille abil uuritakse seoseid sõltuva muutuja ning ühe või enama sõltumatu muutuja vahel. Sõna vorm “regressioonil” on regressiooni adessiivivorm ning seda kasutatakse lausetes, kus viidatakse regressiooniga seotud kontekstile, näiteks “regressioonil analüüsil” või “regressioonimudelil”.

Peamised tüübid on lihtne (lineaarne) regressioon ja mitme muutujaga regressioon. Lihtne regressioon kirjeldab seost ühe sõltuva ja ühe sõltumatu vahel; mitmevarjuline regressioon käsitleb korraga mitut muutujat. Lisaks on mittelineaarne ja logistiline regressioon, mis sobivad eri tüüpi sõltuvate muutujate jaoks. Regresseeritavad mudelid võivad põhineda erinevatel eeldustel ja meetoditel, sõltuvalt andmetest ja uurimisküsimusest.

Hindamine ja tõlgendamine: enamasti kasutatakse kõige väiksema ruutude (OLS) meetodit koefitsientide hindamiseks. Koefitsientide tähendus näitab, kui palju sõltuv muutuja muutub, kui antud sõltumatu muutuja ühe ühiku võrra muutub, teised muutujad püsivad. Mudeli sobivust mõõdetakse R-ruudiga (R^2) ja kohandatud R-ruudiga; vea suurust hinnatakse RMSE või MAE abil. Diagnostika hõlmab residuaalide jaotuse ning eelduste kontrolli: lineaarne seos, sõltumatud vead, homoscedastus ning normaalne jaotus.

Regressioon on levinud tööriist paljudes valdkondades, sealhulgas majandus, biomeditsiin ja sotsiaalteadused. See aitab prognoosida ning hinnata muutujate mõju. Oluline on eristada seost põhjuslikkusest: korrelatsioon ei tõesta põhjust; põhjuslikkuse hindamiseks on vaja täpseid uuringukorraldusi või lisameetodeid.