Question

统计学里的回归为什么叫回归

Answer 1

统计学里的“回归”是表示数学中的专有名词。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。

按照自变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。

扩展资料：

统计学中回归分析的主要内容为：

1、从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。

2、对这些关系式的可信程度进行检验。

3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。

参考资料来源：百度百科-回归分析

参考资料来源：百度百科-回归曲线

Answer 2

“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(Galton)在研究人类遗传问题时提 出来的。 为了研究父代与子代身高的关系, 高尔顿搜集了 1078对父亲及其儿子的身高数据。 他发现这些数据的散点图大致呈直线状态, 也就是说, 总的趋势是父亲的身高增加时, 儿子 的身高也倾向于增加。 但是, 高尔顿对试验数据进行了深入的分析, 发现了一个很有趣的现 象—回归效应。 因为当父亲高于平均身高时, 他们的儿子身高比他更高的概率要小于比他更 矮的概率;父亲矮于平均身高时,他们的儿子身高比他更矮的概率要小于比他更高的概率。 它反映了一个规律, 即这两种身高父亲的儿子的身高, 有向他们父辈的平均身高回归的趋势。 对于这个一般结论的解释是:大自然具有一种约束力,使人类身高的分布相对稳定而不产生 两极分化,这就是所谓的回归效应。

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