Lineaarne regressioon

Lineaarne regressioon on statistilise analüüsi tüüp, mida kasutatakse sõltuva muutuja (tulemuse) ja ühe või mitme sõltumatu muutuja (tegurid, mis võivad tulemust mõjutada) vaheliste lineaarsete seoste tuvastamiseks. See on juhendatud masinõppe vorm, mis tähendab, et see tugineb ennustuste tegemiseks märgistatud koolituskomplekti andmetele.

Lineaarset regressiooni kasutatakse tulevikutrendide prognoosimiseks ja andmete põhjal otsuste tegemiseks. Seda saab kasutada teadaolevate tulemuste ja tegurite põhjal antud muutuja (nt müügi, tulu või reklaami tõhususe) tulevase väärtuse hindamiseks. Seda kasutatakse ka riskianalüüsis ja prognoosides, et hinnata teatud sündmuste toimumise tõenäosust.

Lineaarne regressioon toimib, joonistades andmepunktidele kõige paremini sobiva sirge. Seda joont nimetatakse regressioonijooneks ja seda saab kasutada andmete põhjal prognooside tegemiseks. Tavaliselt kasutatakse seda korrelatsioonikoefitsiendiga, mis mõõdab sõltumatute ja sõltuvate muutujate vahelise seose tugevust.

Lineaarse regressiooni algoritmi kasutatakse tavaliselt paljudes valdkondades, sealhulgas rahanduses, majanduses, turunduses ja andmeteaduses. Algoritmi saab kasutada ennustavaks analüütikaks, prognoosimiseks ja regressioonanalüüsiks. Seda kasutatakse ka tervishoius näiteks haigusseisundite ja ravisuundade tuvastamiseks.

Lineaarne regressioon on üks vanimaid ja enim kasutatud statistilisi meetodeid. See on võimas tööriist andmete analüüsimiseks ja prognooside tegemiseks, kuid seda ei tohiks kasutada andmete aluseks olevate mustrite mõistmise asendajana.