Regression er en statistisk metode, der anvendes til at undersøge forholdet mellem en eller flere uafhængige variable og en afhængig variabel. Essensen af regressionsanalyse er at forstå, hvordan ændringer i de uafhængige variable påvirker variabiliteten i den afhængige variabel. Dette gøres ved at oprette en regressionsmodel, der forsøger at forudsige den afhængige variabel baseret på de givne uafhængige variable.
Hvad betyder regression egentlig? I en statistisk sammenhæng refererer regression til tendensen hos en variabel til at vende tilbage til sin gennemsnitsværdi. Dette fænomen er central i statistik og anvendes i mange forskellige områder som økonomi, psykologi og naturvidenskab.
Der er forskellige typer af regressionsanalyser, herunder lineær regression, hvor forholdet mellem variabler antages at være lineært. Dette betyder, at ændringer i de uafhængige variable forårsager proportionale ændringer i den afhængige variabel. Alternativt kan der anvendes ikke-lineære regression, når forholdet ikke er lineært.
En vigtig del af regression er at evaluere modellens præstation ved hjælp af forskellige statistikker som R-kvadrat og p-værdier. R-kvadrat måler, hvor godt modellen passer til dataene, mens p-værdier hjælper med at afgøre, om de observerede resultater er signifikante.
I praksis bruges regression til at forudsige, analysere mønstre og forstå årsagsforhold. Det er en kraftfuld værktøj, der hjælper forskere og beslutningstagere med at træffe informerede beslutninger baseret på data og evidens.