Bir değişkeni diğerine karşı gerilemek ne demektir?

karşı gerilediğimizde , bağımsız değişken ve Y'nin bağımlı değişken olduğunu mu kastediyoruz ? yani . $Y$ $X$ $X$ $Y =aX + b$

regression terminology

— galip
kaynak

Maalesef konuşan kişiye bağlıdır. Sanırım "Y'de X'i geriledim", Y'nin sol taraftaki değişken olduğu anlamına gelir, ancak bazı insanlar bunun tersini ifade eder.

— Bill

Neredeyse her zaman, evet ... ama muhtemelen E (Y) = aX + b demek istiyorsun, aksi halde hiç regresyona ihtiyacın yok (çünkü gerçekten verdiğin eşitliği kastedersen, her nokta hatta olurdu).

— Glen_b-Monica

> Şahsen, bağımsız / bağımlı değişken dili bu kadar yararlı bulmuyorum. Bu kelimeler nedensellik anlamına gelir, ancak regresyon da başka şekilde de işe yarayabilir (X'i tahmin etmek için Y'yi kullanın). Bağımsız / bağımlı değişken dili sadece bir şeyin diğerine nasıl bağlı olduğunu belirtir. Genel olarak konuşmak gerekirse, nedensel ilişki yoksa, regresyon yerine korelasyon kullanmak daha mantıklıdır. Bir şey diğer neden ise, çok noktalı (en azından değil, bilimsel bir bakış açısından) başka bir şey tahmin etmek kullanmaktan ve sadece ne zaman ilişkisini tersini yoktur

Korelasyon ve regresyon arasında çok önemli bir fark yoktur; Kesinlikle nedensellik ile ilgisi yoktur.

— gung - Monica'yı eski haline getirin

y

$y$

x

$x$

Tipik olarak, Y tipik olarak bu yüzeye yakın olacak şekilde bilinen X tarafından parametrelenen bir yüzey bulmak anlamına gelir. Bu, X'i tanıdığınızda bilinmeyen Y'yi bulmak için bir tarif verir.

Örnek olarak, veriler X = 1, ..., 100'dür. Y değeri Y ekseninde çizilir. Kırmızı çizgi doğrusal regresyon yüzeyidir.

resim açıklamasını buraya girin

Şahsen, bağımsız / bağımlı değişken dili bu kadar yararlı bulmuyorum. Bu kelimeler nedensellik anlamına gelir, ancak regresyon da başka şekilde de işe yarayabilir (X'i tahmin etmek için Y'yi kullanın).

— Konjektürler
kaynak

$Y = a+bX$

bias=lm(TBV~GBV)

— Gopal Gowane
kaynak