регресія дозволяє дослідникам передбачити або пояснити варіацію однієї змінної на основі іншої змінної. Визначення: ❖ Змінна, яку дослідники намагаються пояснити або передбачити, називається змінною відповіді. Її також іноді називають залежною змінною, оскільки вона залежить від іншої змінної.
Регресія — як би дивно це не звучало, можна розглядати так «відношення» між будь-якими двома речами. Наприклад, уявіть, що ви лежите на землі, а температура становить 70°F. Ви починаєте підніматися на пагорб і, підіймаючись, розумієте, що вам холодніше і температура падає.
У статистичному моделюванні регресійний аналіз — це набір статистичних процесів для оцінки зв’язків між залежною змінною (яку часто називають змінною «результат» або «відповідь» або «міткою» на мові машинного навчання) та однією або кількома незалежними змінними ( часто називають «провісниками», «коваріатами», «…
Ми могли б використовувати рівняння для прогнозування ваги, якби знали зріст людини. У цьому прикладі, якби людина мала зріст 70 дюймів, ми передбачили б, що її вага буде: Вага = 80 + 2 x (70) = 220 фунтів. У цій простій лінійній регресії ми досліджуємо вплив однієї незалежної змінної на результат.
У статистиці регресія до середнього (також називається регресією до середнього, поверненням до середнього та поверненням до посередності) явище, коли якщо одна вибірка випадкової змінної є екстремальною, наступна вибірка тієї ж випадкової змінної, ймовірно, буде ближчою до її середнього значення.
повернення до попереднього, менш прогресивного або гіршого стану, стану або способу поведінки: Відбувся регрес у загальній політичній ситуації. регрес в дитинство. Менше прикладів. Це просто регрес до застарілих установок.
