Neden regresyon problemlerine “regresyon” problemleri denir?

Yanıtlar:

34

"Regresyon" terimi, 1886 tarihli makalesinde "Kalıtsal boyda sıradanlığa yönelik regresyon" başlıklı makalesinde Francis Galton tarafından kullanılmıştır. Bildiğim kadarıyla, terimi yalnızca ortama yönelik regresyon bağlamında kullandı . Terim daha sonra, genel bir istatistiksel yöntem olarak bugünkü anlamını aşağı yukarı çekmek için başkaları tarafından kabul edildi.

— NRH
kaynak
15
Galton, oğlunun boyunu babanın boyundan tahmin etmek için doğrusal bir yaklaşım elde etti. Denklemi, ortalama bir yükseklikte bir babanın, ortalama bir yükseklikte bir oğlu olması için takıldı, ancak ortalama bir babanın daha uzun olması, babasının ortalama miktarının 2 / 3'ü kadar daha uzun olan bir oğlu olacaktı. Ortalamadan daha kısa ile aynı. Bunun basit bir doğrusal regresyon (bugünün anlamı) olduğu söylenebilir. Ve elbette bugün regresyonun daha da geniş bir anlamı var: sürekli tahminler yapan herhangi bir model. Bu kelimenin orijinal kullanımının ne kadar değiştiği ilginçtir.
— rm999
3
NRH tarafından cevap doğru. Aşağıdaki bağlantı "kalıtsal boy sıradanlık doğru Regresyonun" Francis Galton'ın kağıt üzerinde çok daha fazla ayrıntı verir blog.minitab.com/blog/statistics-and-quality-data-analysis/...
— Gaurav Singhal
istatistik topluluğunun 'regresyon' kelimesini daha basit ve net bir terim, belki de 'formül belirleyici' ile değiştirmesinin zamanı geldi mi?
— Aviad Rozenhek
4

İlerlemenin aksine, ortalamaya geri dönüyoruz, yani gerileme. Dolayısıyla gerileme terimi! Bence bu yakalanmış ve sıkışmış bir şey.

— thethakuri
kaynak
2

@ Mark White zaten bağlantıdan bahsetti, ancak bağlantıyı kontrol etmek için fazla zamanı olmayanlar için işte tam olarak doğru referanslanan cevap:

Regresyonun Kökeni

"Regresyon" terimi, 19. yüzyılda Francis Galton tarafından biyolojik bir fenomeni tanımlamak için kullanılmıştır. Bu fenomen, uzun ataların soyundan gelenlerin yüksekliğinin normal bir ortama doğru gerileme eğiliminde olduğu (aynı zamanda ortama doğru gerileme olarak da bilinen bir fenomendir) (Galton, 1989'da yeniden basıldı). Galton için, regresyonun sadece bu biyolojik anlamı vardı (Galton, 1887) , ancak çalışmaları daha genel bir istatistiksel bağlamda Udny Yule ve Karl Pearson tarafından genişletildi (Pearson, 1903).

Referanslar

https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis#History

Galton, F. (1877). Tipik kalıtım yasaları. III. Nature, 15 (389), 512-514 sayılı belgeler.

Galton, F. (1989'da yeniden basıldı). Akrabalık ve Korelasyon. İstatistiksel Bilim, 4 (2), 80-86.

Pearson, K. (1903). Ataların kalıtım yasası. Biometrika, 2 (2), 211-228.

— PsychometStats
kaynak
Galton'un 'ortalamaya olan gerileme' gibi gerilemesi bir anlam ifade ediyor. ancak 'regresyon' kelimesini 'bağımsız değişkenlerden bir sonuç değişkenine bir formül öğrenmek' anlamında
— anlamıyorum
1
Daha genel olarak, bunun anlamı, ancak makine öğrenmenin regresyon kullandığı, ancak regresyonun popüler, yanlış görüşe rağmen bir makine öğrenme tekniği olmadığıdır. İstatistiksel öğrenme, makine öğrenmesinden ayrıdır, ancak genel olarak, ML taraftarları istatistiksel yöntemler kullanırlar ve bunları yanlış bir şekilde ML olarak etiketlerler, böylece görünen uygunsuzluklar ortaya çıkar. Galton regresyonu regresyondur; Bir eğilimin modellenmesi / öngörülmesi ile ilgisi vardır.
— LSC
0

"Regresyon", sırayla "regressus" dan gelen "gerileme" den gelir - geri dönmek (bir şeye).

Bu anlamda, regresyon, dağınık, verileri yorumlaması zor, daha net ve anlamlı bir modele “geri dönmeyi” sağlayan tekniktir. Bir fizikçi olarak, fizikçilerin doğal fenomeni göreceli olarak basit bir doğal kanunun olası birçok sonucu olarak gördükleri fikrini seviyorum.

Başka bir deyişle, regresyon kelimesi, verilerin bir “istatistiksel modelin” sadece görünür ve somut etkisi olduğunu gösteriyor gibi görünmektedir. Başka bir deyişle, model önce gelir ve sizin arzunuz, onları neyin oluşturduğuna “geri dönmek” verisini kullanmaktır.

— famargar
kaynak
0

regressionİstatistiki anlamda kelimesini bildiğim gibi , bir değişkenin ortalama değeri ile diğer değişkenlerin karşılık gelen değerleri arasındaki ilişkinin ölçülmesidir.

— aan
kaynak
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.