Регресія — метод створювання математичних моделей на основi набору даних; задача регресії --- знайти функцiю, яка найкраще (за відомим показником) відповідає множинi точок даних.
Приклад вживання
За використання лінійної регресії взаємозв'язок між даними моделюють за допомогою лінійних функцій.
Вимірювання залежної змінної Y за двох різних значень незалежної змінної X дало би змогу мати достатньо даних для регресії з двома невідомими, але не з трьома і більше невідомими.
Походження
запозичене із західноєвропейських мов: нім. Regression, англ. regression, фр. régression, що походять від лат. regressio (повертаюсь)
Приклади в інших мовах
гр. παλινδρόμηση (латинкою "palindromini"), πάλιν (назад, знов) + δρóμος (біг)
Можна також згадати явище 'regression to the mean', коли випадкові показники тяжіють до певного середнього значення. Тут можна перекласти "наближення до середнього".
Можна також згадати явище 'regression to the mean', коли випадкові показники тяжіють до певного середнього значення. Тут можна перекласти "тяжіння до середнього".
про всяк зауважу, що регресією також називають саму функцію регресії, але тут переклади для неї давати не треба. Лише регресія як спосіб, як підхід. Інше --- в поясненнях
насправді це не більше, ніж
апроксимація для випадкових величин. Якщо дуже треба уточнити --- то "наближування випадкових величин"
Можна також згадати явище 'regression to the mean', коли випадкові показники тяжіють до певного середнього значення. Тут можна перекласти "наближення до середнього".