Skip to content
регрессионный анализ

File:Normdist_regression.png · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons

EntityQ208042· pop 54· linked from 1,717 articles

регрессионный анализ

Sign in to save

Also known as regression method, regression

статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную

AI overview

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

via PubMed

Wikidata facts

Subclass of
data analysis
Image
Linear regression.svg
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
facet of
statistics
topic has template
Template:Regression bar
on focus list of Wikimedia project
Wikipedia:Vital articles/Level/4
Sources (4)

via Wikidata · CC0

Article · Русский

Регрессио́нный анализ — набор статистических методов исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную . Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными или регрессантами. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных (см. Корреляция), а не причинно-следственные отношения. Наиболее распространённый вид регрессионного анализа — линейная регрессия, когда находят линейную функцию, которая, согласно определённым математическим критериям, наиболее соответствует данным. Например, в методе наименьших квадратов вычисляется прямая(или гиперплоскость), сумма квадратов между которой и данными минимальна.

Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA

Gallery (3)