File:Normdist_regression.png · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
regresja
Sign in to saveAlso known as regression method, regression
set of statistical processes for estimating the relationships among variables
Regression analysis is a statistical method used to understand and estimate how different variables relate to and influence each other. It matters because it helps researchers and analysts predict outcomes and identify patterns in data across many fields, from business to medicine to social science.
AI-generated from the Wikipedia summary — may contain errors.
Research
1,149,449 papers- Linear regression analysis: part 14 of a series on evaluation of scientific publications.Deutsches Arzteblatt international · 2010
- Segmented regression analysis of interrupted time series studies in medication use research.Journal of clinical pharmacy and therapeutics · 2002
- Regression analysis.Practical neurology · 2007
- Exploring heterogeneity in meta-analysis: Meta-regression analysis.American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics · 2020
- Regression analysis and multivariate analysis.Seminars in reproductive endocrinology · 1996
via PubMed
Wikidata facts
- Subclass of
- data analysis
- Image
- Linear regression.svg
- Has use
- supervised learning
Show 9 more facts
- NCI Thesaurus ID
- C53237
- ACM Classification Code (2012)
- 10003691
- discoverer or inventor
- Francis Galton
- Commons category
- Regression analysis
- topic's main category
- Category:Regression analysis
- Stack Exchange tag
- stats.stackexchange.com/tags/regression
- facet of
- statistics
- topic has template
- Template:Regression bar
- on focus list of Wikimedia project
- Wikipedia:Vital articles/Level/4
via Wikidata · CC0
Article · Polski
Regresja – metoda statystyczna pozwalająca na opisanie współzmienności kilku zmiennych przez dopasowanie do nich funkcji. Umożliwia przewidywanie nieznanych wartości jednych wielkości na podstawie znanych wartości innych. Formalnie regresja to dowolna metoda statystyczna pozwalająca estymować warunkową wartość oczekiwaną zmiennej losowej, zwanej zmienną objaśnianą, dla zadanych wartości innej zmiennej lub wektora zmiennych losowych (tzw. zmiennych objaśniających). Użycie regresji w praktyce sprowadza się do dwóch faz: * konstruowanie modelu – budowa tzw. modelu regresyjnego, czyli funkcji opisującej, jak zależy wartość oczekiwana zmiennej objaśnianej od zmiennych objaśniających. Funkcja ta może być zadana nie tylko czystym wzorem matematycznym, ale także całym algorytmem, np. w postaci , sieci neuronowej itp. Model konstruuje się tak, aby jak najlepiej pasował do danych z próby, zawierającej zarówno zmienne objaśniające, jak i objaśniane (tzw. zbiór uczący). Mówiąc o wyliczaniu regresji ma się na myśli tę fazę. * stosowanie modelu (tzw. scoring) – użycie wyliczonego modelu do danych w których znamy tylko zmienne objaśniające, w celu wyznaczenia wartości oczekiwanej zmiennej objaśnianej. Dział statystyki zajmujący się modelami i metodami regresji zwany jest analizą regresji. Regresja, w której występuje więcej niż jedna zmienna objaśniająca, zwana jest regresją wieloraką (ang. multiple regression).
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA