Regresija u statistici
Regresija je statistička metoda koja se koristi za modeliranje odnosa između jedne zavisne varijable i jedne ili više nezavisnih varijabli. Cilj regresije je predvidjeti vrijednosti zavisne varijable na osnovu vrijednosti nezavisnih varijabli.
Jednostavna i višestruka regresija
Postoje dva osnovna tipa regresije: jednostavna regresija i višestruka regresija. Jednostavna regresija se koristi kada postoji samo jedna nezavisna varijabla, dok se višestruka regresija koristi kada postoji više nezavisnih varijabli koje mogu utjecati na zavisnu varijablu.
Primjena regresije
Regresija se koristi u različitim područjima kao što su ekonomija, biologija, medicina, sociologija i mnogi drugi. Na primjer, u ekonomiji se regresija koristi za predviđanje cijena nekretnina na osnovu različitih faktora kao što su lokacija, veličina, godina izgradnje i drugi.
Metode regresije
Postoji nekoliko metoda regresije koje se koriste za modeliranje odnosa između varijabli. Najpoznatije metode su linearna regresija, polinomijalna regresija, logistička regresija i ridge regresija. Svaka od ovih metoda ima svoje prednosti i mane i odabir metode ovisi o podacima i cilju istraživanja.
Statističke metrike
U regresiji se koriste različite statističke metrike kako bi se procijenila kvaliteta modela. Najčešće korištene metrike su R-kvadrat, srednja kvadratna pogreška (RMSE) i srednja apsolutna pogreška (MAE). Ove metrike pružaju informacije o tome koliko dobro model odgovara podacima i koliko su predviđanja precizna.
Zaključak
Regresija je moćna statistička metoda koja se koristi za modeliranje odnosa između varijabli. Ona omogućava predviđanje vrijednosti zavisne varijable na osnovu vrijednosti nezavisnih varijabli. Razumijevanje regresije je važno za analizu podataka i donošenje informiranih odluka u različitim područjima.
