O que significa regredir uma variável contra outra

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Quando dizemos, para regredir contra , queremos dizer que é a variável independente e Y a variável dependente? ie .YXXY=umaX+b

regression terminology Vencedor
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Depende da pessoa falando, infelizmente. Eu acho que "regredi Y em X" mais comumente significa que Y é a variável do lado esquerdo, mas algumas pessoas significam o contrário.
Bill
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Quase sempre, sim ... mas você provavelmente quer dizer E (Y) = aX + b, caso contrário, você não precisa de regressão (pois se você realmente quis dizer a igualdade que você deu, cada ponto estaria em jogo).
Glen_b -Reinstala Monica
> Pessoalmente, não acho a linguagem variável independente / dependente tão útil. Essas palavras denotam causalidade, mas a regressão também pode funcionar ao contrário (use Y para prever X). A linguagem variável independente / dependente apenas especifica como uma coisa depende da outra. De um modo geral, faz mais sentido usar correlação, em vez de regressão, se não houver relação causal. Se uma coisa não está causando a outra, não há muito sentido em usá-la para prever a outra coisa (pelo menos não do ponto de vista científico), e simplesmente invertendo a relação sempre que você
Não há muita diferença substantiva entre correlação e regressão; certamente nada a ver com causalidade.
gung - Restabelece Monica
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Isso é apenas parte da história. Causação e previsão não andam de mãos dadas, mesmo na ciência. Por exemplo, grande parte das ciências ambientais é dedicada ao uso de efeitos para prever ou inferir causas, por exemplo, temperaturas passadas de proxies afetadas pela temperatura. Às vezes, a previsibilidade mútua de duas variáveis ​​é de interesse, independentemente da causa, por exemplo, com medidas diferentes da "mesma" propriedade. Mesmo se duas variáveis estão no mesmo plano, pode haver ajustes lineares que não dependem de distinguir diferentes papéis para e x (eixo maior reduzida, etc.)yx
Nick Cox

Respostas:

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Isso normalmente significa encontrar uma superfície parametrizada pelo X conhecido, de modo que Y normalmente fique próximo a essa superfície. Isso fornece uma receita para encontrar Y desconhecido quando você conhece X.

Como exemplo, os dados são X = 1, ..., 100. O valor de Y é plotado no eixo Y. A linha vermelha é a superfície de regressão linear.

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Pessoalmente, não acho a linguagem variável independente / dependente útil. Essas palavras denotam causalidade, mas a regressão também pode funcionar ao contrário (use Y para prever X).

conjecturas
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Y=uma+bX

bias=lm(TBV~GBV)
Gopal Gowane
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